计算当前速度的算法(不仅仅是平均值)？

Question

通常，人们想要确定一些过程(计算、下载、网络传输、渲染等)的当前速度，这些过程由许多步骤组成，其持续时间是被测量的。但是，当只进行最后一次测量时，显示不稳定，因此通常的方法是在一段时间内进行平滑处理。另一方面，这会导致速度突然变化时显示“滞后”，因此显示的速度变化平稳，而底层进程却非常突然地改变了速度。

鉴于这些步骤的一长串测量(例如，传输的 block 、计算的迭代)，我想

• 显示当前速度，
• 尽可能长时间平均，但是
• 不对速度变化的时间段进行平均。

从图形上讲，这意味着我要计算带有噪声的分段线性曲线的当前斜率，同时自动检测线段末端(斜率/速度变化)。

我可以自己想出算法，我也可以应用一些几何曲线拟合的知识，但我想知道是否有解决这个(看似很常见的)特定问题的重要解决方案？有没有突出的引用资料、教科书示例、开源实现？

Answer 1

不是一个完整的解决方案，但无论如何都可能有用:

您可以对一些累积的样本进行线性回归。这将为您提供当前速度和下一个样本的预期值(假设速度和噪音没有改变)。

如果下一个样本位于预期范围内，则更新回归参数(可以增量完成)，从而细化速度值并缩小下一个样本的预期范围。

如果样本位于预期之外，您可能有速度变化，然后您在那里重新开始回归(可能包括一些最近的样本，而不是从零开始)。

我没有深入研究数学，但除了离群值检查之外，也许新速度决策可以基于降低的相关系数而不是/。