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我有一种方法可以计算时间序列的移动中值。与移动平均线一样，它使用固定的窗口或周期（有时称为回溯期）。如果周期为 10，它将创建一个包含前 10 个值 (0-9) 的数组，然后找到它们的中值。它将重复此操作，将窗口增加 1 步（现在的值为 1-10）等等......因此是移动的部分。这个过程与移动平均线完全相同。

中值通过以下方式找到：

1. 对数组的值进行排序
2. 如果数组中有奇数个值，则取中间值。5 个值的排序数组的中位数将是第三个值。
3. 如果数组中有偶数个值，则取中间值每一侧的两个值并将它们平均。6 个值的排序数组的中位数是 (2nd + 3rd) / 2。

我创建了一个函数，它通过填充 a List<double>、调用List<>.Sort()，然后找到适当的值来计算它。

计算上是正确的，但我想知道是否有办法提高这种计算的性能。也许通过手动滚动排序double[]而不是使用列表。

我的实现如下：

我正在使用指南针航向来旋转 MKMapView。旋转有点生涩，所以我试图像 iphone 上的谷歌地图一样过滤它（或似乎做了一些诡计）。

我正在尝试使用移动平均公式过滤来自 iphone 指南针的读数，但它在 359 和 0 之间的交叉处失败，因为它开始从 35x 向后平均到 0，并导致地图在从西方。

任何想法最好的方法是过滤这些数据，使其从 359 回到零并保持滚动平均值。

代码在这里：

谢谢你的帮助

我正在尝试创建一个函数来计算SQLServer 2008中的窗口移动平均值。我对 SQL 很陌生，所以我遇到了一些困难。我试图对其执行移动平均的数据需要按天分组（它都是带时间戳的数据），然后需要对其应用可变的移动平均窗口。

我已经有一个按天（和@id）对数据进行分组的函数，它显示在底部。我有几个问题：

在移动平均函数中调用分组函数会更好还是我应该一次完成？

是否可以获取输入函数的日期的移动平均值，但返回n天开始移动平均值，以便返回数据的前n天的平均值不为 0？（即，如果他们想要从 2011 年 1 月 8 日到 2011 年 2 月 8 日的 7 天移动平均线，我在 2011 年 1 月 1 日开始计算移动平均线，以便他们定义的第一天有一个值？）

我正在研究如何进行移动平均，并且知道移动窗口似乎是最好的选择(currentSum = prevSum + todayCount - nthDayAgoCount) / nDays 但我仍在努力找出 SQL 实现这。

我有一个看起来像这样的分组函数（出于可见性目的删除了一些变量）：

它返回一个像这样的表：

编辑：回答我问的第一个问题：

我最终创建了一个函数，该函数声明了一个临时表并将 count 函数的结果插入其中，然后使用示例 fromuser662852来计算移动平均值。

我有一个守门员数据表，下面的片段

我想获取每个守门员的 10 场比赛移动平均值，但我没有日期或比赛编号，例如他的第一场、第二场、第三场比赛等。比赛 ID 也按照在联赛中的顺序分配级别，因此第 200106 场比赛可能是他本赛季的第一场比赛，而 200165 场可能是他的第 2 场比赛，以此类推。

我的问题是：如何获得每个守门员每年分组的最大（10 场比赛移动平均）和最小（10 场比赛移动平均）？

另外，有没有办法使用 MySql 按守门员、年份对游戏 ID 进行排名？

语言： C++

开发环境： Microsoft Visual C++

使用的库： MFC

问题：这应该相当简单，但我无法完全理解它。我正在尝试计算给定时间内的滚动平均值 - 比如说五秒。每秒钟，我的程序都会收到一条数据消息，其中包含一些数字信息，包括处理过程中的 CPU 空闲时间。

我希望能够向用户显示五秒钟内的平均 CPU 空闲时间。我正在考虑只使用一个数组并每五秒存储一个值，但我不确定如何进行滚动部分。除非有其他内置方法可以进行滚动计算？

我正在使用 R 中的光栅和相关包来做一些遥感工作。对于我正在编写的许多函数，我很想快速计算邻域/移动窗口统计信息。不幸的是，我或其他人编写的任何 R 实现都非常非常慢。

我知道 caTools 包提供了用 C 语言编写的向量/时间序列功能，可以节省 10 倍以上的时间。是否有人熟悉为矩阵和空间数据提供此功能的类似包或函数？

快速示例：

理想情况下，我想更快地执行此操作并且用于更大的栅格。

非常感谢，尼克

附言。这里有一些关于 R 函数在向量上进行移动窗口操作的巨大速度差异的有趣讨论：http: //tolstoy.newcastle.edu.au/R/help/04/10/5161.html

我需要在平面文件读取循环中跟踪过去 7 天的工作时间。它被用来衡量工作名册的“疲劳度”。

现在我有一些有用的东西，但它似乎相当冗长，我不确定是否有更简洁的模式。

目前，我有一个带有静态数组的 Java 类来保存最后 x 天的数据，然后当我阅读文件时，我砍掉第一个元素并将其他 6 个（一周滚动总计）向后移动一个。这个静态数组的处理是在它自己的方法中完成的，即。

我的问题：这是一种合理的设计方法，还是有一些非常明显和简单的方法来完成这项任务？多谢你们

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我正在尝试在每日数据上创建一个带有 MA(15) 的股票蜡烛。

我可以毫无问题地创建带有 OHLC 条的图表。

但是当我开始使用 MA 的 DataManipulator.FinancialFormula 时，我不断收到“公式错误 - 期间没有足够的数据点”的错误。

有人可以帮我解决这个问题吗？谢谢

这是代码。

我有一个包含两列的矩阵。我想计算两列之间的“运行”60 天相关性。是否有可能以 R 方式执行此操作，即不使用 for/while 循环。

基本上我的 t 日计算将基于 (t-60:t) 而 t-1 日将基于 (t-61:t-1) 等等。

在存储日志记录时，我想总结许多不同类别的移动平均值。想象一个服务，它一次保存 Web 服务器日志一个条目。让我们进一步想象一下，我们无权访问记录的记录。因此，我们只看到它们一次，但以后无法访问它们。

对于不同的页面，我想知道

• 总点击数（简单）
• “最近”的平均值（比如一个月左右）
• “长期”平均值（一年以上）

是否有任何巧妙的算法/数据模型可以保存此类移动平均线，而无需通过汇总大量数据来重新计算它们？

我不需要精确的平均值（正好 30 天左右），只需要趋势指标。所以一些模糊性根本不是问题。它应该只是确保新条目的权重高于旧条目。

一种解决方案可能是为每个月自动创建统计记录。但是，我什至不需要过去一个月的统计数据，所以这似乎有点矫枉过正。它不会给我一个移动平均线，而是每个月都换成新的值。