Valores Em Movimento Média Sem Armazenamento

Estou tentando encontrar uma maneira de calcular uma média cumulativa em movimento sem armazenar a contagem e os dados totais recebidos até agora. Eu criei dois algoritmos, mas ambos precisam armazenar a contagem: dados médios (dados antigos velhos) (dados antigos) dados próximos) próxima contagem média média média média (próxima data - média anterior) próxima contagem O problema com esses métodos é que a contagem Fica cada vez maior, resultando em perda de precisão na média resultante. O primeiro método usa a contagem antiga e a próxima contagem, que são obviamente separadas. Isso me fez pensar que talvez exista uma maneira de remover a contagem, mas infelizmente não consegui encontrá-la. No entanto, conseguiu um pouco mais, resultando no segundo método, mas ainda contagem está presente. É possível, ou eu só estou procurando o impossível, perguntou: 28 de setembro 12 em 8: 46 Eu sei que isso é realizável com o aumento de acordo com: Mas eu realmente gostaria de evitar o uso de impulso. Eu mencionei e não encontrei nenhum exemplo adequado ou legível. Basicamente eu quero acompanhar a média móvel de um fluxo contínuo de um fluxo de números de ponto flutuante usando os números 1000 mais recentes como uma amostra de dados. Qual é a maneira mais fácil de conseguir isso, experimentei usar uma matriz circular, uma média móvel exponencial e uma média móvel mais simples e descobriu que os resultados da matriz circular correspondiam melhor às minhas necessidades. 12 de junho 12 às 4:38 Se suas necessidades são simples, você pode tentar usar uma média móvel exponencial. Simplificando, você faz uma variável de acumulador e, conforme seu código examina cada amostra, o código atualiza o acumulador com o novo valor. Você escolhe um alfa constante que está entre 0 e 1, e calcula isso: Você só precisa encontrar um valor de alfa onde o efeito de uma determinada amostra dura apenas cerca de 1000 amostras. Hmmm, na verdade, não tenho certeza de que isso é adequado para você, agora que eu coloquei aqui. O problema é que 1000 é uma janela bastante longa para uma média móvel exponencial. Não tenho certeza se houver um alfa que espalhe a média nos últimos 1000 números, sem fluxo inferior no cálculo do ponto flutuante. Mas se você quisesse uma média menor, como 30 números ou mais, esta é uma maneira muito fácil e rápida de fazê-lo. Respondeu 12 de junho 12 às 4:44 1 na sua postagem. A média móvel exponencial pode permitir que o alfa seja variável. Então isso permite que ele seja usado para calcular médias base de tempo (por exemplo, bytes por segundo). Se o tempo decorrido desde a última atualização do acumulador for superior a 1 segundo, você deixa alfa ser 1.0. Caso contrário, você pode deixar o alfa ser (usecs desde a última atualização1000000). Ndash jxh 12 de junho 12 às 6:21 Basicamente eu quero acompanhar a média móvel de um fluxo contínuo de um fluxo de números de ponto flutuante usando os 1000 números mais recentes como amostra de dados. Observe que as atualizações abaixo atualizam o total como elementos como adicionados substituídos, evitando a passagem O (N) dispendiosa para calcular a soma - necessária para a demanda média. Total é feito um parâmetro diferente de T para suportar, e. Usando um longo tempo quando totalizando 1000 long s, um int para char s, ou um duplo para float total s. Isso é um pouco falho em que numsamples poderia ultrapassar o INTMAX - se você se importar, você poderia usar um sinal não assinado por muito tempo. Ou use um membro adicional de dados do bool para gravar quando o recipiente é preenchido pela primeira vez ao andar de bicicleta numsamples em torno da matriz (o melhor que renomeou algo inócuo como pos). Respondeu 12 de junho 12 às 5:19 um assume que quotvoid operator (T sample) quot é realmente quotvoid operatorltlt (T sample) quot. Ndash oPless Jun 8 14 às 11:52 oPless ahhh. Bem visto. Na verdade, eu quis dizer que ele seria um operador vazio () (amostra T), mas é claro que você poderia usar qualquer notação que você gostasse. Vou consertar, obrigado. Ndash Tony D 8 jun 14 às 14:27