Fast Moving Average C ++

Ich weiß, dies ist erreichbar mit Boost wie pro: Aber ich möchte wirklich vermeiden, mit Boost. Ich habe gegoogelt und keine geeigneten oder lesbaren Beispiele gefunden. Grundsätzlich möchte ich den gleitenden Durchschnitt eines laufenden Stroms eines Gleitkommazahlstroms mit den letzten 1000 Zahlen als Datenprobe verfolgen. Was ist der einfachste Weg, um dies zu erreichen, experimentierte ich mit einem kreisförmigen Array, exponentiellen gleitenden Durchschnitt und einem einfacheren gleitenden Durchschnitt und festgestellt, dass die Ergebnisse aus dem kreisförmigen Array meine Bedürfnisse am besten geeignet. Wenn Ihre Bedürfnisse sind einfach, können Sie nur versuchen, mit einem exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Setzen Sie einfach, Sie eine Akkumulator-Variable, und wie Ihr Code sieht auf jede Probe, aktualisiert der Code den Akkumulator mit dem neuen Wert. Sie wählen eine konstante Alpha, die zwischen 0 und 1 ist, und berechnen Sie: Sie müssen nur einen Wert von Alpha zu finden, wo die Wirkung einer gegebenen Probe nur für etwa 1000 Proben dauert. Hmm, Im nicht wirklich sicher, dass dies für Sie geeignet ist, jetzt, dass Ive es hier. Das Problem ist, dass 1000 ist ein ziemlich langes Fenster für einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt Im nicht sicher, gibt es ein Alpha, die den Durchschnitt über die letzten 1000 Zahlen, ohne Unterlauf in der Gleitkomma Berechnung. Aber, wenn Sie einen kleineren Durchschnitt wünschen, wie 30 Zahlen oder so, dieses ist eine sehr einfache und schnelle Weise, es zu tun. Beantwortet Jun 12 12 at 4:44 1 auf Ihrem Beitrag. Der exponentielle gleitende Durchschnitt kann zulassen, dass das Alpha variabel ist. Somit kann dies dazu verwendet werden, Zeitbasisdurchschnitte (z. B. Bytes pro Sekunde) zu berechnen. Wenn die Zeit seit dem letzten Akkumulator-Update mehr als 1 Sekunde beträgt, lassen Sie Alpha 1.0 sein. Andernfalls können Sie Alpha zulassen (usecs seit letztem Update / 1000000). Ndash jxh Grundsätzlich möchte ich den gleitenden Durchschnitt eines laufenden Stroms eines Gleitkommazahls mit den neuesten 1000 Zahlen als Datenbeispiel zu verfolgen. Beachten Sie, dass im Folgenden die Summe als Elemente ergänzt / ersetzt wird, wodurch kostspielige O (N) - Transversionen vermieden werden, um die Summe zu berechnen, die für den durchschnittlichen Bedarf benötigt wird. Insgesamt wird ein anderer Parameter von T gebildet, um z. B. Mit einer langen langen, wenn insgesamt 1000 lange s, eine int für char s, oder eine doppelte bis total float s. Dies ist ein wenig fehlerhaft, dass Nennsignale an INTMAX vorbeiziehen könnten - wenn Sie darauf achten, dass Sie eine lange Zeit lang ohne Vorzeichen verwenden können. Oder verwenden Sie ein zusätzliches Bool-Datenelement, um aufzuzeichnen, wenn der Container zuerst gefüllt wird, während numsamples rund um das Array (am besten dann umbenannt etwas harmlos wie pos). Man nehme an, daß der quadratische Operator (T-Abtastwert) tatsächlich quadratischer Operator (T-Abtastwert) ist. Ndash oPless Jun 8 14 um 11:52 Uhr oPless ahhh. Gut beobachtet. Eigentlich meinte ich, dass es sich um void operator () (T sample) handelt, aber natürlich könntet ihr auch irgendeine Notation verwenden, die ihr mochtet. Wird beheben, danke. Ndash Tony D Juni 14 14 um 14: 27In meinem Trading-Anwendung habe ich Live-Ticks der Aktienkurse. Ich muss SMA beibehalten. Angenommen, ich möchte SMA von 20 Kerzen, wobei die Dauer jeder Kerze 10 Sekunden beträgt. Dies bedeutet, dass alle 10 Sekunden habe ich Checkpoint, wo: Ich schließe aktuelle Kerze und speichern durchschnittlichen Preis für die letzten 10 Sekunden. Durchschnitt (max - min) / 2 Ich beginne neue Kerze und speichere den letzten Preis. Ich clean-up veraltete Kerze. Ich aktualisieren letzten Preis der aktuellen bildenden Kerze und rekalieren SMA. So auf jedem möglichem Tick muss ich SMA neu berechnen. In den meisten Fällen wird nur der Preis der letzten Kerze geändert (weil wir den letzten Preis verwenden). Einmal pro 10 Sekunden brauche ich ein bisschen mehr Extraarbeit - ich muss den Durchschnitt der veralteten Kerze vergessen und den Durchschnitt der eben geschaffenen Kerze speichern. Können Sie vorschlagen, wie zu implementieren, diese mit niedrigster Latenz Niedrige Latenz ist primäre Anforderung. Ich bin nicht sicher, ob dies ist der Ansatz, den Sie suchen, aber hier ist der Pseudocode für sehr schnelle SMAs. Simple Moving Average: Ich gehe davon aus, dass Ihre Daten in Form eines Streams kommen und in einem kontinuierlichen Speicherplatz gespeichert werden (zumindest bei kontinuierlich abbindbaren Adressen). Mit zwei Additionen und einer Multiplikation (mit 1/2000) können Sie nachfolgende Bewegungen erzeugen Durchschnittswerte für die neuen Zecken. Exponentieller gleitender Durchschnitt: Das ist eine anständige Alternative, wie oben erwähnt: Hier ist es nicht wirklich ein N-Tag gleitenden Durchschnitt. Sein gerade ein gewichteter gleitender Durchschnitt mit 87 Gewichtung zu den letzten N-Tagen, also sind fast N-Tage mehr wie es. Hinweis zu Compiler-Optimierungen: Beachten Sie, dass die Einschaltung von SSE - oder AVX-Optionen, sofern verfügbar, eine massive Beschleunigung dieser Algorithmen ermöglicht, da mehrere Berechnungen in einem einzigen CPU-Zyklus ausgewertet werden können. Zuzeit entwickle ich ein grafisches LCD-System zur Anzeige von Temperaturen, Spannungen, Leistung und Energie in einem Wärmepumpensystem. Die Verwendung eines grafischen LCD bedeutet, dass die Hälfte meines SRAM und 75 meines Blitzes durch einen Schirmpuffer und Schnüre verbraucht worden sind. Ich sehe derzeit min / max / Durchschnittswerte für die Energie an. Um Mitternacht, wenn die tägliche Zahl zurückgesetzt wird, prüft das System, ob der Verbrauch für den Tag über oder unter dem vorherigen Minimum oder Maximum liegt, und speichert den Wert. Der Durchschnitt wird berechnet, indem der kumulative Energieverbrauch durch die Anzahl der Tage dividiert wird. Ich möchte den täglichen Durchschnitt über die letzte Woche und Monat (4 Wochen aus Gründen der Einfachheit), d. h. Derzeit geht es darum, ein Array von Werten für die letzten 28 Tage aufrechtzuerhalten und einen Durchschnitt über das gesamte Array für die monatlichen und letzten 7 Tage für wöchentlich zu berechnen. Zuerst war ich dies mit einem Array von Schwimmern (wie die Energie ist in der Form 12.12kWh), aber das war mit 28 4 Bytes 112 Bytes (5.4 von SRAM). Ich habe nichts dagegen, nur einen einzigen Dezimalpunkt der Auflösung, so dass ich geändert, um mit uint16t und die Multiplikation der Zahl mit 100. Dies bedeutet, dass 12.12 wird als 1212 dargestellt, und ich teile durch 100 für die Anzeige. Die Größe des Arrays ist jetzt auf 56 Bytes (viel besser). Es gibt keine triviale Möglichkeit, die Figur auf einen uint8t zu reduzieren, den ich sehen kann. Ich könnte den Verlust einer Dezimalstelle tolerieren (12,1kWh anstatt 12,12kWh), aber der Verbrauch ist häufig höher als 25,5kWh (255 ist der höchste Wert, der durch eine 8-Bit-Ganzzahl ohne Vorzeichen dargestellt wird). Der Verbrauch lag nie unter 10,0 kWh oder über 35,0 kWh, so daß ich 10 von den gespeicherten Zahlen subtrahieren konnte, aber ich weiß, dass wir eines Tages diese Grenzen überschreiten werden. Ich testete dann Code, 9-Bit-Werte in ein Array zu packen. Dies ergibt einen Bereich von 0-51,2 kWh und verwendet insgesamt 32 Bytes. Allerdings ist der Zugriff auf ein Array wie dieses ziemlich langsam, vor allem, wenn Sie über alle Werte iterieren müssen, um einen Durchschnitt zu berechnen. Also meine Frage ist - gibt es eine effizientere Methode der Berechnung eines gleitenden Durchschnitt mit drei Fenstern - Lebensdauer, 28 Tage und 7 Tage Effizienz bedeutet kleiner in Bezug auf SRAM Nutzung, aber ohne die Strafe von riesigen Code. Kann ich vermeiden, die Speicherung aller Werte gefragt Ich habe gedacht, und Sie haben Recht. So dass technisch macht meine Antwort falsch. Ich investiere noch mehr Zeit und Geduld. Vielleicht etwas aus der Box. Ich lasse Sie wissen, wenn ich mit etwas kommen. Wir machen so etwas viel an meinem Arbeitsplatz. Lassen Sie mich fragen. Sorry über die Verwirrung. Ndash Aditya Somani Mar 8 14 am 17:15 gibt es eine effizientere Methode der Berechnung eines gleitenden Durchschnitt mit. 28 Tage und 7 Tage. Müssen sich an 27 Tage Geschichte erinnern. Vielleicht erhalten Sie nahe genug Speicherung 11 Werte anstelle von 28 Werten, vielleicht so etwas wie: Mit anderen Worten, anstatt jedes Detail von jedem Tag für die letzten 27 Tage zu speichern, (a) speichern 7 oder so Werte der detaillierten täglichen Informationen für die Vergangenheit 7 oder so Tage, und auch (b) speichern Sie 4 oder so zusammengefasste Werte der gesamten oder durchschnittlichen Informationen für jede der letzten 4 oder so Wochen.