Pseudo code moving average

Tony Finch em 2009 fornece um método para uma média móvel exponencial e desvio padrão: O acima parece ser baseado em B. P. Welfords algoritmo on-line para o desvio padrão que também calcula a média. O terceiro momento é definido como: O que é tão semelhante ao segundo momento ou variância Então, olhando para Tony Finchs pseudo código, eu iria reunir que m3 seria: No entanto, quando Eu testar isso, a distorção é incorreta. Saída, percebendo que a população sd são os mesmos, mas o skewness está longe disso. Quaisquer sugestões para corrigir o código acima Para o teste, eu deixei o valor alfa ser efetivamente 1 / n para validação de teste. Olhando John Cooks on-line código aqui e convertido em R. Eu não vejo um método prontamente feito para converter para uma inclinação movendo exponencial devido ao 1 / n na final skew função. Finch, Tony. (2009) Cálculo incremental da média ponderada e da variância. Nfs-uxsup. csx. cam. ac. uk/I essencialmente tem uma matriz de valores como este: A matriz acima é simplificada, estou colecionando 1 valor por milissegundo no meu código real e eu preciso processar a saída em um algoritmo que escrevi Para encontrar o pico mais próximo antes de um ponto no tempo. Minha lógica falha porque no meu exemplo acima, 0.36 é o pico real, mas meu algoritmo olharia para trás e veria o último número 0.25 como o pico, pois há uma diminuição para 0.24 antes dele. O objetivo é tomar esses valores e aplicar um algoritmo para eles que irá suavizar-los um pouco para que eu tenha mais valores lineares. (Ou seja: Id como meus resultados para ser curvy, não jaggedy) Ive foi dito para aplicar um filtro exponencial de média móvel para os meus valores. Como posso fazer isso É muito difícil para mim ler equações matemáticas, eu lidar muito melhor com o código. Como processar valores em minha matriz, aplicando um cálculo exponencial de média móvel para igualá-los perguntou 8 de fevereiro às 20:27 Para calcular uma média móvel exponencial. Você precisa manter algum estado ao redor e você precisa de um parâmetro de ajuste. Isso requer uma pequena classe (supondo que você está usando o Java 5 ou posterior): Instantiate com o parâmetro de decadência desejado (pode ter a sintonia deve estar entre 0 e 1) e use a média () para filtrar. Ao ler uma página sobre alguma recorrência matemática, tudo o que você realmente precisa saber ao transformá-lo em código é que os matemáticos gostam de escrever índices em matrizes e seqüências com subscritos. (Eles têm algumas outras notações também, o que não ajuda.) No entanto, o EMA é bastante simples, como você só precisa se lembrar de um antigo valor não arrays estado complicado necessário. Respondeu 8 fevereiro às 20:42 TKKocheran: Muito bonito. Não é bom quando as coisas podem ser simples (se começar com uma nova seqüência, obter um novo averager.) Note que os primeiros termos na seqüência média saltarão em torno de um pouco devido a efeitos de limite, mas você obtém aqueles com outras médias móveis também. No entanto, uma boa vantagem é que você pode envolver a lógica de média móvel para o averager e experimentar sem perturbar o resto do seu programa muito. Ndash Donal Fellows Feb 9 12 em 0:06 Estou tendo dificuldade em entender suas perguntas, mas vou tentar responder de qualquer maneira. 1) Se o seu algoritmo encontrado 0,25 em vez de 0,36, então ele está errado. É errado porque assume um aumento ou uma diminuição monotônica (que está sempre subindo ou sempre indo para baixo). A menos que você média TODOS os seus dados, seus pontos de dados --- como você apresentá-los --- são não-lineares. Se você realmente deseja encontrar o valor máximo entre dois pontos no tempo, corte sua matriz de tmin para tmax e encontre o máximo desse subarray. 2) Agora, o conceito de médias móveis é muito simples: imagine que eu tenho a seguinte lista: 1.4, 1.5, 1.4, 1.5, 1.5. Eu posso suavizar isto tomando a média de dois números: 1.45, 1.45, 1.45, 1.5. Observe que o primeiro número é a média de 1,5 e 1,4 (segundo e primeiro números) a segunda (nova lista) é a média de 1,4 e 1,5 (terceira e segunda lista antiga) a terceira (nova lista) a média de 1,5 e 1,4 (Quarto e terceiro), e assim por diante. Eu poderia ter feito o período de três ou quatro, ou n. Observe como os dados são muito mais suaves. Uma boa maneira de ver médias móveis no trabalho é ir ao Google Finance, selecionar um estoque (tente Tesla Motors bastante volátil (TSLA)) e clique em technicals na parte inferior do gráfico. Selecione Média Móvel com um período determinado e Média Mínima exponencial para comparar suas diferenças. A média móvel exponencial é apenas mais uma elaboração disto, mas pondera os dados mais antigos menos do que os novos dados, esta é uma forma de polarizar o alisamento para trás. Por favor, leia a entrada da Wikipedia. Então, isso é mais um comentário do que uma resposta, mas a pequena caixa de comentários era apenas pequena. Boa sorte. Se você está tendo problemas com a matemática, você poderia ir com uma média móvel simples, em vez de exponencial. Assim, a saída que você obtém seria o último x termos dividido por x. Pseudocódigo não testado: Note que você precisará lidar com as partes inicial e final dos dados, uma vez que claramente você não pode fazer a média dos últimos 5 termos quando estiver no seu 2º ponto de dados. Além disso, há maneiras mais eficientes de calcular essa média móvel (soma soma - mais antigo mais recente), mas isso é para obter o conceito do que está acontecendo em toda. Respondeu 8 de fevereiro em 20: 41Eu estou tentando calcular a média móvel de um sinal. O valor do sinal (um duplo) é atualizado em tempos aleatórios. Eu estou procurando uma maneira eficiente de calcular a sua média ponderada de tempo durante uma janela de tempo, em tempo real. Eu poderia fazer isso sozinho, mas é mais desafiador do que eu pensava. A maioria dos recursos que eu encontrei na internet estão calculando a média móvel do sinal periódico, mas as atualizações de minas em tempo aleatório. Alguém sabe bons recursos para o que o truque é o seguinte: Você recebe atualizações em tempos aleatórios através de void update (tempo int, valor float). No entanto, você também precisa acompanhar quando uma atualização cai fora da janela de tempo, então você define um alarme que chamado no tempo N que remove a atualização anterior de ser sempre considerado novamente na computação. Se isso acontecer em tempo real, você pode solicitar que o sistema operacional faça uma chamada para um método void dropoffoldestupdate (int time) para ser chamado no momento N Se esta é uma simulação, você não pode obter ajuda do sistema operacional e você precisa Faça-o manualmente. Em uma simulação você chamaria métodos com o tempo fornecido como um argumento (que não se correlaciona com o tempo real). No entanto, uma suposição razoável é que as chamadas são garantidas de tal forma que os argumentos de tempo estão aumentando. Neste caso, você precisa manter uma lista ordenada de valores de tempo de alarme e, para cada chamada de atualização e leitura, verifique se o argumento de tempo é maior que o cabeçalho da lista de alarmes. Embora seja maior você faz o processamento relacionado com o alarme (deixe cair a atualização mais antiga), remova a cabeça e verifique novamente até que todos os alarmes antes do tempo determinado sejam processados. Em seguida, faça a chamada de atualização. Até agora tenho assumido que é óbvio o que você faria para a computação real, mas vou elaborar apenas no caso. Eu suponho que você tem um método float read (tempo int) que você usa para ler os valores. O objetivo é tornar essa chamada o mais eficiente possível. Portanto, você não calcula a média móvel sempre que o método de leitura é chamado. Em vez disso, você precompute o valor a partir da última atualização ou o último alarme e ajustar esse valor por um par de operações ponto flutuante para conta para a passagem do tempo desde a última atualização. (Isto é, um número constante de operações excepto para talvez processar uma lista de alarmes acumulados). Esperemos que isso seja claro - este deve ser um algoritmo bastante simples e bastante eficiente. Otimização adicional. Um dos problemas restantes é se um grande número de atualizações acontecer dentro da janela de tempo, então há um longo tempo para que não há nem lê nem atualizações e, em seguida, uma leitura ou atualização vem junto. Neste caso, o algoritmo acima será ineficaz na atualização incremental do valor para cada uma das atualizações que está caindo. Isso não é necessário, porque nós só nos preocupamos com a última atualização além da janela de tempo, então se houver uma maneira eficiente de deixar todas as atualizações antigas, isso ajudaria. Para fazer isso, podemos modificar o algoritmo para fazer uma busca binária de atualizações para encontrar a atualização mais recente antes da janela de tempo. Se houver relativamente poucas atualizações que precisam ser descartadas, então um pode atualizar incrementalmente o valor para cada atualização descartada. Mas se houver muitas atualizações que precisam ser descartadas, então um pode recalcular o valor do zero após deixar as atualizações antigas. Apêndice sobre Computação Incremental: Eu deveria esclarecer o que eu quero dizer por computação incremental acima na sentença tweak este valor por um par de operações de ponto flutuante para explicar a passagem do tempo desde a última atualização. Cálculo inicial não incremental: então iterar sobre as atualizações relevantes por ordem crescente de tempo: movimentação (sum lastupdate timesincelastupdate) / windowlength. Agora, se exatamente uma atualização cair da janela, mas nenhuma nova atualização chegar, ajuste a soma como: (note que é priorupdate que tem seu timestamp modificado para iniciar o último início da janela). E se exatamente uma atualização entra na janela, mas nenhuma nova atualização cai, ajuste a soma como: Como deve ser óbvio, este é um esboço grosseiro, mas espero que ele mostra como você pode manter a média tal que é O (1) operações por atualização Sobre uma base amortizada. Mas observe otimização adicional no parágrafo anterior. Observe também as questões de estabilidade mencionadas em uma resposta mais antiga, o que significa que os erros de ponto flutuante podem se acumular em um grande número dessas operações incrementais, de modo que há uma divergência em relação ao resultado da computação completa que é significativa para a aplicação. Se uma aproximação é OK e há um tempo mínimo entre as amostras, você pode tentar super-amostragem. Tenha uma matriz que represente intervalos de tempo uniformemente espaçados que sejam mais curtos que o mínimo, e em cada período de tempo armazene a amostra mais recente que foi recebida. Quanto menor o intervalo, mais próxima será a média do valor real. O período não deve ser maior que a metade do mínimo ou há uma chance de faltar uma amostra. Respondeu Dec 15 11 at 18:12 respondeu Dec 15 11 at 22:38 Obrigado pela resposta. Uma melhoria que seria necessário para realmente quotcachequot o valor da média total para que don39t loop o tempo todo. Além disso, pode ser um ponto menor, mas não seria mais eficiente usar um deque ou uma lista para armazenar o valor, uma vez que assumimos que a atualização virá na ordem correta. A inserção seria mais rápida do que no mapa. Ndash Arthur 16 dez às 8:55 Sim, você poderia armazenar em cache o valor de soma. Subtraia os valores das amostras que você apaga, adicione os valores das amostras inseridas. Além disso, sim, um dequeltpairltSample, Dategtgt pode ser mais eficiente. Eu escolhi o mapa para a legibilidade, ea facilidade de invocar map :: upperbound. Como sempre, escreva o código correto primeiro e, em seguida, perfile e mude as alterações incrementais. Ndash Rob Dec 16 11 at 15:00 Nota: Aparentemente esta não é a maneira de abordar isso. Deixando aqui para referência sobre o que está errado com esta abordagem. Verifique os comentários. UPDATED - com base no comentário Olis. Não tenho certeza sobre a instabilidade que ele está falando embora. Use um mapa ordenado de tempos de chegada contra valores. Na chegada de um valor adicione a hora de chegada ao mapa ordenado junto com seu valor e atualize a média móvel. Aviso este é pseudo-código: Lá. Não totalmente desenvolvido, mas você começa a idéia. Coisas a observar. Como eu disse o acima é pseudo código. Você precisará escolher um mapa apropriado. Não remova os pares à medida que você iterar através como você irá invalidar o iterador e terá que começar novamente. Veja Olis comentário abaixo também. Este trabalho não funciona: ele não leva em conta que proporção do comprimento da janela de cada valor existe para. Além disso, essa abordagem de adição e subtração é apenas estável para tipos inteiros, não para flutuadores. Ndash Oliver Charlesworth Dec 15 11 em 12:29 OliCharlesworth - desculpe eu perdi alguns pontos-chave na descrição (duplo e ponderada em tempo). Eu vou atualizar. Obrigado. Ndash Dennis Dec 15 11 at 12:33 A ponderação de tempo é ainda outro problema. Mas isso não é o que eu estou falando. Eu estava me referindo ao fato de que quando um novo valor entra pela primeira vez na janela de tempo, sua contribuição para a média é mínima. Sua contribuição continua a aumentar até que um novo valor entre. Ndash Oliver Charlesworth Dec 15 11 at 12: 35Como escrever Pseudocódigo Pseudocódigo é uma ferramenta informal que você pode usar para planejar seus algoritmos. À medida que você começa a escrever código mais complexo, pode ser difícil manter um programa inteiro em sua cabeça antes de codificá-lo. Pense no pseudocódigo como um esboço verbal passo-a-passo do seu código que você pode transcrever mais tarde em uma linguagem de programação. É uma combinação de linguagem humana e linguagem de programação: imita a sintaxe do código de computador real, mas está mais preocupado com legibilidade do que com especificidade técnica. Etapas Editar Parte Um de Cinco: Compreender o Pseudocódigo Editar Saiba o que é pseudocódigo. Pseudocódigo é um passo-a-passo verbal esboço do seu código que você pode gradualmente transcrever na linguagem de programação. Muitos programadores usá-lo para planejar a função de um algoritmo antes de definir-se para a tarefa mais técnica de codificação. Pseudocode serve como um guia informal, uma ferramenta para pensar através de problemas de programa, e um dispositivo de comunicação que pode ajudá-lo a explicar suas idéias para outras pessoas. Você pode colocar o wikiHow na lista de permissões para seu bloqueador de anúncios wikiHow conta com o dinheiro do anúncio para fornecer nossos guias de instruções gratuitos. Aprenda como . Entenda por que o pseudocódigo é útil. Pseudocódigo é usado para mostrar como um algoritmo de computação deve e poderia funcionar. Os codificadores usam frequentemente o pseudocódigo como um passo intermediário na programação, entre o estágio inicial de planejamento e o estágio de escrever código executável real. O bom pseudocódigo pode se tornar comentários no programa final, guiando o programador no futuro ao depurar o código ou revisá-lo no futuro. Pseudocódigo também pode ser útil para: Descrever como um algoritmo deve funcionar. O pseudocódigo pode ilustrar onde uma determinada construção, mecanismo ou técnica pode ou deve aparecer em um programa. Programadores seniores usam frequentemente o pseudocódigo para explicar rapidamente as etapas que seus programadores juniores precisam seguir para realizar uma tarefa necessária. Explicando um processo de computação para pessoas menos técnicas. Os computadores precisam de uma sintaxe de entrada muito rígida para executar um programa, mas os seres humanos (especialmente os não-programadores) podem achar mais fácil entender uma linguagem mais fluida e subjetiva que declare claramente o propósito de cada linha de código. Criando código em um grupo de desenvolvimento colaborativo. Arquitetos de software de alto nível, muitas vezes incluem pseudocódigo em seus projetos para ajudar a resolver um problema complexo que vêem os seus programadores em execução. Se você está desenvolvendo um programa junto com outros codificadores, você pode achar que pseudocódigo ajuda a tornar suas intenções claras. Lembre-se que o pseudocódigo é subjetivo e não padrão. Não há nenhuma sintaxe definida que você absolutamente deve usar para pseudocódigo, mas é comum cortesia profissional usar estruturas de pseudocódigo padrão que outros programadores podem facilmente entender. Se você está codificando um projeto por si mesmo, então a coisa mais importante é que o pseudocódigo ajuda a estruturar seus pensamentos e aprovar seu plano. Se você estiver trabalhando com outros em um projeto, se eles são seus pares, programadores júnior ou colaboradores não-técnicos, é importante usar pelo menos algumas estruturas padrão para que todos possam facilmente entender sua intenção. Se você está matriculado em um curso de programação em uma universidade, um acampamento de codificação, ou uma empresa, você provavelmente será testado contra um padrão de pseudocódigo ensinado. Este padrão muitas vezes varia entre instituições e professores. A clareza é um objetivo primário do pseudocódigo, e pode ajudar se você trabalha dentro de convenções de programação aceitas. À medida que você desenvolve seu pseudocódigo em código real, você precisará transcrevê-lo em uma linguagem de programação para que ele possa ajudar a estruturar seu esboço com isso em mente. Compreender algoritmos. Um algoritmo é um procedimento para resolver um problema em termos das ações que um programa tomará e da ordem em que tomará essas ações. Um algoritmo é meramente a seqüência de etapas tomadas para resolver um problema. As etapas são normalmente seqüência, seleção, iteração e uma instrução de caso-tipo. Em C, instruções de seqüência são imperativos. A seleção é a instrução if then else. A iteração é satisfeita por uma série de declarações, como o while, do eo for. A declaração case-type é satisfeita pela instrução switch. Lembre-se das três construções básicas que controlam o fluxo do algoritmo. Se você pode implementar uma função de seqüência, uma função while (looping) e uma função if-then-else (seleção), então você tem as ferramentas básicas que você precisa para escrever um algoritmo apropriado. 1 SEQUENCE é uma progressão linear em que uma tarefa é executada sequencialmente após a outra. Por exemplo: LER altura do retângulo LER largura do retângulo COMPUTE área como altura vezes largura WHILE é um loop (repetição) com um simples teste condicional no seu início. O início eo final do loop são indicados por duas palavras-chave WHILE e ENDWHILE. O loop é inserido somente se a condição for verdadeira. Por exemplo: WHITE População lt Limite Compute População como População Nascimentos - Mortes ENDWHILE IF-THEN-ELSE é uma decisão (seleção) em que uma escolha é feita entre dois cursos alternativos de ação. Uma escolha binária é indicada por estas quatro palavras-chave: IF, THEN, ELSE e ENDIF. Por exemplo: IF HoursWorked gt NormalMaximum THEN Exibir mensagem de horas extras ELSE Exibir mensagem de tempo normal ENDIFAverages / Média móvel simples Médias / Média móvel simples Você é encorajado a resolver esta tarefa de acordo com a descrição da tarefa, usando qualquer idioma que você conheça. Calculando a média móvel simples de uma série de números. Criar uma função stateful / classe / instância que leva um período e retorna uma rotina que leva um número como argumento e retorna uma média móvel simples de seus argumentos até agora. Uma m�ia m�el simples �um m�odo para calcular uma m�ia de um fluxo de n�eros calculando apenas a m�ia dos �timos n�eros de 160 P 160 a partir do fluxo 160, em que 160 P 160 �conhecido como o per�do. Ele pode ser implementado chamando uma rotina de iniciação com 160 P 160 como argumento, 160 I (P), 160 que deve retornar uma rotina que, quando chamada com membros individuais, sucessivos de um fluxo de números, calcula a média de Para), os últimos 160 P 160 deles, vamos chamar este 160 SMA (). A palavra 160 estado 160 na descrição da tarefa refere-se à necessidade de 160 SMA () 160 lembrar determinadas informações entre as chamadas para ele: 160 O período, 160 P 160 Um recipiente ordenado de pelo menos os últimos 160 P 160 números de cada um dos Suas chamadas individuais. Stateful 160 também significa que chamadas sucessivas para 160 I (), 160 o inicializador, 160 devem retornar rotinas separadas que não 160 não compartilham o estado salvo para que possam ser usadas em dois fluxos de dados independentes. Pseudo-código para uma implementação de 160 SMA 160 é: Esta versão usa uma fila persistente para conter os valores p mais recentes. Cada função retornada de init-moving-average tem seu estado em um átomo contendo um valor de fila. Esta implementação usa uma lista circular para armazenar os números dentro da janela no início de cada ponteiro de iteração refere-se à célula de lista que mantém o valor apenas movendo para fora da janela e para ser substituído com o valor apenas adicionado. Usando um fechamento editar Atualmente este sma não pode ser nogc porque ele aloca um encerramento no heap. Alguma análise de escape pode remover a alocação de heap. Usando uma edição de estrutura Esta versão evita a alocação de heap do fechamento mantendo os dados no quadro de pilha da função principal. Mesmo resultado: Para evitar que as aproximações de ponto flutuante sigam se acumulando e crescendo, o código poderia executar uma soma periódica em toda a matriz de filas circulares. Esta implementação produz dois estados de compartilhamento de objetos (função). É idiomático em E separar a entrada da saída (ler a partir da escrita) em vez de combiná-los em um objeto. A estrutura é a mesma que a implementação do Desvio PadrãoE. O programa elixir abaixo gera uma função anônima com um período embutido p, que é usado como o período da média móvel simples. A função de execução lê entrada numérica e passa para a função anônima recém-criada e, em seguida, inspeciona o resultado para STDOUT. A saída é mostrada abaixo, com a média, seguida pela entrada agrupada, formando a base de cada média móvel. Erlang tem fechamentos, mas variáveis ​​imutáveis. Uma solução então é usar processos e uma simples mensagem passando API baseada. As linguagens de matriz têm rotinas para calcular os avarages deslizando para uma determinada seqüência de itens. É menos eficiente para loop como nos comandos a seguir. Solicita continuamente uma entrada I. Que é adicionado ao final de uma lista L1. L1 pode ser encontrado pressionando 2ND / 1, e a média pode ser encontrada em List / OPS Pressione ON para terminar o programa. Função que retorna uma lista contendo os dados médios do argumento fornecido Programa que retorna um valor simples em cada invocação: list é a média da lista: p é o período: 5 retorna a lista média: Exemplo 2: Usando o programa movinav2 (i , 5) - Inicializando o cálculo da média móvel e definindo o período de 5 movinav2 (3, x): x - novos dados na lista (valor 3), e o resultado será armazenado na variável x e exibido movinav2 (4, x) : X - novos dados (valor 4), eo novo resultado será armazenado na variável x, e exibido (43) / 2. Descrição da função movinavg: variável r - é o resultado (a lista média) que será retornada variável i - é a variável de índice, e aponta para o fim da sub-lista a lista sendo calculada a média. Variável z - uma variável auxiliar A função usa a variável i para determinar quais valores da lista serão considerados no cálculo da média seguinte. Em cada iteração, a variável i aponta para o último valor na lista que será utilizado no cálculo médio. Portanto, só precisamos descobrir qual será o primeiro valor na lista. Geralmente bem tem que considerar p elementos, então o primeiro elemento será o indexado por (i-p1). No entanto, nas primeiras iterações, esse cálculo será normalmente negativo, de modo que a seguinte equação evitará índices negativos: max (i-p1,1) ou, arranjar a equação, max (i-p, 0) 1. Mas o número de elementos nas primeiras iterações também será menor, o valor correto será (índice final - índice de início 1) ou, arranjar a equação, (i - (max (ip, 0) 1) e então , (I-max (ip, 0)). A variável z detém o valor comum (max (ip), 0) então o beginindex será (z1) e os numberofelements serão (iz) mid (list, z1, iz) retornará a lista de valor que será a soma média .) Irá somá-los soma (.) / (Iz) ri irá média deles e armazenar o resultado no lugar apropriado na lista de resultados Usando um fecho e criando uma função