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我使用基本的指数移动平均线
对一些数据进行平滑处理 filter :
int main ()
{
double a0 = 0.1;
double input = 8.0;
double z = 0.0;
for(int i=0; i < 200; i++) {
z += a0 * (input - z);
std::cout << i << "° : "<< z << std::endl;
}
}
出于某些原因,我想每 X (=8) 步执行一次。事实是,就目前而言,我不知道如何计算每 8° 输入一次。我仍然处理每个输入并仅“存储”8°。
您将如何“节省 CPU”来避免在每一步都进行计算?是否有一个系列可以让我提前计算 8° 值?
这是实际的 code我有(每一步都很顺利):
int main ()
{
double a0 = 0.1;
double input = 8.0;
double z = 0.0;
int step = 8;
for(int i=0; i < 200; i+=8) {
z += a0 * (input - z);
std::cout << i << "° : "<< z << std::endl;
int j = 1;
while (j++ < step) {
z += a0 * (input - z);
}
}
}
我想避免将“7 个步骤”变成一个独特的操作。可能吗?
最佳答案
它被称为指数移动平均函数是有原因的:差异(input - z0)
是步数的指数递减函数。事实上,在 N 步之后减少的是 pow(1-a0,N)
。
现在相关的数学是 pow(x,N) == pow(pow(x,8), N/8)
。
关于c++ - 您将如何计算指数移动平均线的 X° 步长?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/47225704/
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我使用基本的指数移动平均线对一些数据进行平滑处理 filter : int main () { double a0 = 0.1; double input = 8.0; dou
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!