Mudança média filtro java código

Versão muito mais simples: classe pública MovingAverageInSlidingWIndow int windowsize Fila de fila int sum public MovingAverageInternetLinkWIndow (int windowsize) this. windowsize windowsize this. queue new LinkedList () this. sum 0 encontra a média móvel depois de inserir o item n no fluxo de dados private double findMovingAverage (int N) se (queue. size () gt windowsize - 1) sum sum - queue. poll () queue. offer (n) sum sum s return (double) soma queue. size () public static void main (String args) int Windowsize 3 MovingAverageInSlidingWIndow m new MovingAverageInslidingWIndow (windowsize) para (int i 1 i lt 20 i) System. out. println (quotAfter Add to quot to the queue: Average is: quot m. findMovingAverage (i)) Podemos simplesmente persistir o Soma atual de elementos na fila na variável global. Assim, reduzindo a computação no próximo () método. Classe pública MovingAverage LinkedList fila int size int sum 0 contém soma da fila Inicialize sua estrutura de dados aqui. Public MovingAverage (tamanho int) this. queue new LinkedList () this. size tamanho public double next (int val) queue. offer (val) sum val if (queue. size () gtthis. size) sum - queue. poll () O TeeChart for Java é uma extensa biblioteca de componentes Charting para desenvolvedores Java. Com base em mais de uma experiência de décadas trabalhando com os requisitos de gráficos do cliente, é extremamente portátil e pode ser usado em todos os ambientes de programação Java padrão. Áreas Principais: - Chart Types O componente do Java Chart incluído no TeeChart oferece literalmente dezenas de tipos de gráficos. Use formatos preparados ou misture e combine tipos de série de dados. Não consegui obter os picos dos meus dados obtidos experimentalmente devido à sua natureza aleatória. Como resultado, findpeaks () definido na biblioteca Matlab não estava dando resultados como esperado. Daí eu fiz um código que ajudará a ajudar findpeaks (). Mas crie um sistema de negociação automatizado estilizado e primitivo operado por um temporizador de taxa fixa e manipulação de recuperação, armazenamento e análise de dados, uma estratégia orienta o reequilíbrio do portfólio em cada iteração e a saída básica é exibida em um. O objetivo deste estudo de caso é mostrar como MATLAB e várias caixas de ferramentas podem ser usadas em conjunto para resolver um problema de imagem. O problema específico mostrado aqui é uma experiência científica. Dado um pêndulo, medir a gravidade. A matemática está bem definida. A biblioteca de componentes de gráficos ActiveX oferece mais de 60 estilos de gráfico e 56 funções matemáticas e estatísticas e um conjunto completo de componentes de ferramentas de gráfico para funcionalidades adicionais. Inclui amplificação de 32 bits versões de 64 bits. Para Windows e Web. O código Moving Star Field demonstra um campo de estrela em movimento em uma janela redimensionável. O código está escrito no padrão C usando a API Win32. Calcula a média Woody primeiro alinhando sinais individuais (corrompidos por jitter) com a média padrão. Usa xcorr para calcular o atraso e depois re-significa os sinais para obter uma estimativa melhorada. Exemplo incluído na ajuda. Usando a técnica de álgebra booleana para C6711 DSK DIP Comuta para selecionar diferentes tipos de filtros digitais. Este modelo funciona dentro do C6711 DSK. Por favor, sinta-se livre para comentar. Principalmente tenho uma série de valores como este: a matriz acima é simplificada demais, estou coletando 1 valor por milissegundo no meu código real e preciso processar a saída em um algoritmo que escrevi para encontrar o pico mais próximo antes um ponto no tempo. Minha lógica falha porque no meu exemplo acima, 0.36 é o pico real, mas meu algoritmo olhava para trás e veria o último número 0.25 como o pico, pois há uma diminuição para 0.24 antes dele. O objetivo é levar esses valores e aplicar um algoritmo para eles, que os suavizará um pouco para que eu tenha mais valores lineares. (Ie: Id como os meus resultados para serem curvy, não jaggedy) Eu fui dito para aplicar um filtro exponencial de média móvel aos meus valores. Como posso fazer isso. É muito difícil para mim ler equações matemáticas, eu lido muito melhor com o código. Como faço para processar valores na minha matriz, aplicando um cálculo exponencial da média móvel para os fazer sair, solicitado 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 exige uma pequena classe (supondo que você esteja usando o Java 5 ou posterior): instanciar com o parâmetro de decaimento desejado (pode ser necessário que a sintonização esteja entre 0 e 1) e depois use a média () para filtrar. Ao ler uma página sobre uma recorrência matemática, tudo o que você realmente precisa saber ao transformá-lo em código é que os matemáticos gostam de escrever índices em arrays e seqüências com subscritos. (Eles também têm algumas outras notações, o que não ajuda.) No entanto, o EMA é bastante simples, pois você só precisa se lembrar de um valor antigo, não é necessário nenhum arrays de estados complicados. Respondeu 8 de fevereiro às 20:42 TKKocheran: praticamente. Não é bom quando as coisas podem ser simples (Se começar com uma nova seqüência, obtenha uma nova média). Observe que os primeiros termos da seqüência média saltarão em torno de um bit devido a efeitos de limites, mas você obtém aqueles com outras médias móveis também. No entanto, uma boa vantagem é que você pode envolver a lógica média móvel na média e experimentar sem incomodar demais o seu programa. Ndash Donal Fellows 9 de fevereiro às 0:06 Estou tendo dificuldade em entender suas perguntas, mas vou tentar responder de qualquer maneira. 1) Se o seu algoritmo encontrou 0,25 em vez de 0,36, então é errado. É errado porque assume um aumento ou diminuição monotônico (que sempre está subindo ou sempre está indo para baixo). A menos que você tenha média de todos os seus dados, seus pontos de dados --- como você os apresenta --- são não-lineares. Se você realmente quer encontrar o valor máximo entre dois pontos no tempo, então 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, levando 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 número), 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 período três ou quatro, ou n. Observe como os dados são muito mais suaves. Uma boa maneira de ver as médias móveis no trabalho é ir para o Google Finance, selecionar um estoque (tente Tesla Motors bastante volátil (TSLA)) e clique em técnicas na parte inferior do gráfico. Selecione a média móvel com um período determinado e a média móvel exponencial para comparar suas diferenças. A média móvel exponencial é apenas uma outra elaboração deste, mas considera os dados mais antigos inferiores aos novos dados, esta é uma maneira de polarizar o alisamento para trás. Leia a entrada da Wikipedia. Então, isso é mais um comentário do que uma resposta, mas a pequena caixa de comentários foi apenas pequena. Boa sorte. Se você estiver tendo problemas com a matemática, você poderia ir com uma média móvel simples em vez de exponencial. Então, a saída que você obtém seria os últimos x termos divididos por x. Pseudocódigo não testado: note que você precisará lidar com as partes de início e término dos dados, pois claramente você não pode significar os últimos 5 termos quando estiver no seu segundo ponto de dados. Além disso, existem maneiras mais eficientes de calcular essa média móvel (soma sumária - a mais nova), mas é para obter o conceito de o que está acontecendo. Respondeu 8 de fevereiro às 20:41 Sua resposta 2017 Stack Exchange, Inc