Moving Average Fenster

Bei der Berechnung eines laufenden Gleitendurchschnitts ist es sinnvoll, den Mittelwert in der mittleren Zeitperiode einzutragen. Im vorigen Beispiel haben wir den Durchschnitt der ersten 3 Zeiträume berechnet und neben der Periode 3 platziert. Wir hätten den Durchschnitt in der Mitte platzieren können Zeitintervall von drei Perioden, das heißt, neben Periode 2. Dies funktioniert gut mit ungeraden Zeitperioden, aber nicht so gut für sogar Zeitperioden. Also wo würden wir den ersten gleitenden Durchschnitt platzieren, wenn M 4 Technisch, würde der Moving Average bei t 2,5, 3,5 fallen. Um dieses Problem zu vermeiden, glätten wir die MAs mit M 2. So glätten wir die geglätteten Werte Wenn wir eine geradzahlige Anzahl von Terme mitteln, müssen wir die geglätteten Werte glätten. Die folgende Tabelle zeigt die Ergebnisse mit M 4. Ich versuche, eine Die einen gleitenden gleitenden Durchschnitt in SQLServer 2008 berechnet. Ich bin ganz neu in SQL, damit ich eine ziemlich große Schwierigkeit habe. Die Daten, die ich versuche, um die gleitenden Durchschnitt auf Gruppierung nach Tag gruppiert werden müssen (es ist alle Zeitstempel Daten) und dann ein variables Gleitende durchschnittliche Fenster muss angewendet werden. Ich habe bereits eine Funktion, die die Daten nach Tag (und id) gruppiert, die unten angezeigt wird. Ich habe ein paar Fragen: Wäre es besser, die Gruppierungsfunktion innerhalb der gleitenden Durchschnittsfunktion aufzurufen oder sollte ich das alles auf einmal tun? Ist es möglich, den gleitenden Durchschnitt für die eingegebenen Daten in die Funktion zu erhalten, aber gehen Sie zurück n Tage zu Beginnen Sie den gleitenden Durchschnitt, so dass die ersten n Tage der zurückgegebenen Daten nicht 0 für ihren Durchschnitt haben (dh wenn sie einen 7 Tage gleitenden Durchschnitt vom 01-08-2011 zu 02-08-2011 wünschen, dass ich den gleitenden Durchschnitt beginne Berechnung am 01-01-2011, so dass der erste Tag, den sie definiert haben einen Wert) Ich bin in den Prozess der Suche, wie man den gleitenden Durchschnitt zu tun, und wissen, dass ein bewegliches Fenster scheint die beste Option zu sein (CurrentSum prevSum todayCount - NthDayAgoCount) nDays, aber ich bin immer noch auf die Berechnung der SQL-Implementierung dieser Arbeit. Ich habe eine Gruppierungsfunktion, die so aussieht (einige Variablen für Sichtbarkeit entfernt): Was eine Tabelle wie folgt zurückgibt: EDIT: Um die erste Frage zu beantworten, fragte ich: Ich habe eine Funktion erstellt, die eine temporäre Tabelle deklariert und die Ergebnisse eingefügt hat Aus der Zählfunktion in sie, dann verwendet das Beispiel von user662852, um den gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Nehmen Sie den hartcodierten Datumsbereich aus Ihrer Abfrage heraus. Schreiben Sie die Ausgabe (wie Ihre Probe am Ende), um eine Temp-Tabelle (ich nannte es Besuche unten). Ich habe nicht genug Platz in Comments, um dies in Reaktion auf Ihre Frage zu sagen: Mein Join ist irgendwie kartesisch, weil es eine zwischen in der Join-Einschränkung verwendet. Jeder Datensatz in der Liste geht auf jeden anderen Datensatz, und dann möchte ich die, wo das Datum, das ich berichte, zwischen einer unteren Grenze von (-7) Tagen und heute ist. Jedes Datendatum steht zum Listendatum zur Verfügung, dies ist der Schlüssel zu Ihrer Frage. Ich konnte die Join-Bedingung als geschrieben haben Aber was wirklich geschehen war, dass ich es getestet habe, die keine Datensätze zurückgibt, da die Syntax zwischen LOW und HIGH ist. Ich Facepalmed auf 0 Datensätze und vertauschte die Argumente, das ist alles. Versuchen Sie die folgenden, sehen, was ich meine: Dies ist die kartesische Verbindung für nur ein Listdate: Vergleichen Sie dies mit der tatsächlichen Verknüpfung Zustand Siehe, wie Listendatum zwischen datadate und dataplus6 in allen Datensätzen ist. Der Wissenschaftler und Ingenieure Leitfaden für digitale Signalverarbeitung Von Steven W Smith, Ph. D. Kapitel 15: Verschieben von Durchschnittsfiltern Verwandte des Moving Average Filters In einer perfekten Welt müssten Filter-Designer nur mit Zeitdomänen - oder frequenzbereichskodierten Informationen umgehen, aber niemals eine Mischung aus beiden im selben Signal. Leider gibt es einige Anwendungen, bei denen beide Domains gleichzeitig wichtig sind. Zum Beispiel, Fernsehsignale fallen in diese fiese Kategorie. Die Videoinformation wird im Zeitbereich kodiert, dh die Form der Wellenform entspricht den Mustern der Helligkeit in dem Bild. Während der Übertragung wird das Videosignal jedoch entsprechend seiner Frequenzzusammensetzung, wie etwa seiner Gesamtbandbreite, behandelt, wie die Trägerwellen für die Tonampelfarbe addiert werden, die Eliminierungsampere-Wiederherstellung der Gleichspannungskomponente usw. Als weiteres Beispiel ist eine elektromagnetische Interferenz Wird am besten im Frequenzbereich verstanden, auch wenn die Signalinformation im Zeitbereich codiert wird. Zum Beispiel könnte die Temperaturüberwachung in einem wissenschaftlichen Experiment mit 60 Hertz von den Stromleitungen, 30 kHz von einem Schaltnetzteil oder 1320 kHz von einer lokalen AM-Funkstation verunreinigt sein. Verwandte des gleitenden Durchschnittsfilters weisen eine bessere Frequenzbereichsleistung auf und können in diesen gemischten Domänenanwendungen nützlich sein. Multiple-Pass-Gleit-Durchschnittsfilter beinhalten, daß das Eingangssignal zweimal oder mehrmals durch einen gleitenden Durchschnittsfilter geleitet wird. Abbildung 15.3a zeigt den Gesamtfilterkern, der aus einem, zwei und vier Durchgängen resultiert. Zwei Durchläufe entsprechen der Verwendung eines dreieckigen Filterkerns (eines rechteckigen Filterkerns, der mit sich selbst konstruiert wurde). Nach vier oder mehr Pässen sieht der äquivalente Filterkernel wie ein Gaußscher (Rückruf des zentralen Grenzwertsatzes) aus. Wie in (b) gezeigt, erzeugen mehrere Durchgänge eine s-förmige Sprungantwort im Vergleich zu der geraden Linie des einzigen Durchgangs. Die Frequenzantworten in (c) und (d) sind durch Gl. 15-2 multipliziert mit sich für jeden Durchlauf. Das heißt, jede Zeitbereichs-Faltung führt zu einer Multiplikation der Frequenzspektren. Abbildung 15-4 zeigt den Frequenzgang zweier anderer Verwandter des gleitenden Durchschnittsfilters. Wenn ein reiner Gaußscher als Filterkern verwendet wird, ist der Frequenzgang auch ein Gaußscher, wie in Kapitel 11 erläutert. Der Gaußsche ist wichtig, weil er die Impulsantwort vieler natürlicher und künstlicher Systeme ist. Beispielsweise wird ein kurzer Lichtimpuls, der in eine lange faseroptische Übertragungsleitung eintritt, als ein Gaußscher Impuls aufgrund der unterschiedlichen Pfade, die von den Photonen innerhalb der Faser aufgenommen werden, austreten. Der Gaußsche Filterkernel wird auch weitgehend in der Bildverarbeitung verwendet, da er einzigartige Eigenschaften hat, die schnelle zweidimensionale Windungen ermöglichen (siehe Kapitel 24). Der zweite Frequenzgang in Fig. 15-4 entspricht der Verwendung eines Blackman-Fensters als Filterkernel. (Der Begriff Fenster hat hier keine Bedeutung, er ist einfach Teil des akzeptierten Namens dieser Kurve). Die genaue Form des Blackman-Fensters ist in Kapitel 16 gegeben (Gleichung 16-2, Abb. 16-2), sie sieht jedoch sehr ähnlich wie ein Gaußscher. Wie sind diese Verwandten des gleitenden Durchschnittsfilters besser als der gleitende Mittelfilter selbst? Drei Wege: Erstens, und am wichtigsten, haben diese Filter eine bessere Stopbanddämpfung als das gleitende Mittelfilter. Zweitens verjüngen sich die Filterkerne zu einer kleineren Amplitude nahe den Enden. Es sei daran erinnert, dass jeder Punkt in dem Ausgangssignal eine gewichtete Summe einer Gruppe von Abtastungen von dem Eingang ist. Wenn sich der Filterkern verjüngt, werden die Abtastwerte im Eingangssignal, die weiter entfernt sind, weniger Gewicht als die in der Nähe befindlichen. Drittens sind die Schrittantworten glatte Kurven, und nicht die abrupte gerade Linie des gleitenden Durchschnitts. Diese letzten beiden sind in der Regel von begrenztem Nutzen, obwohl Sie Anwendungen finden könnten, wo sie echte Vorteile sind. Der gleitende Durchschnittsfilter und seine Verwandten sind alle ungefähr gleich, wenn man zufälliges Rauschen reduziert, während eine scharfe Sprungantwort beibehalten wird. Die Mehrdeutigkeit besteht darin, wie die Anstiegszeit der Sprungantwort gemessen wird. Wenn die Anstiegszeit von 0 bis 100 des Schritts gemessen wird, ist der gleitende Durchschnittsfilter das beste, was Sie tun können, wie zuvor gezeigt. Im Vergleich dazu misst die Messung der Risse von 10 bis 90 das Blackman-Fenster besser als das gleitende Mittelfilter. Der Punkt ist, das ist nur theoretische Squabbeln betrachten diese Filter gleich in diesem Parameter. Der größte Unterschied in diesen Filtern ist die Ausführungsgeschwindigkeit. Unter Verwendung eines rekursiven Algorithmus (beschrieben als nächstes) läuft der gleitende Durchschnittfilter wie ein Blitz in Ihrem Computer. In der Tat ist es die schnellste digitale Filter zur Verfügung. Mehrere Durchgänge des gleitenden Durchschnitts werden entsprechend langsamer, aber immer noch sehr schnell sein. Im Vergleich dazu sind die Gauß - und die Blackman-Filter quälend langsam, weil sie die Faltung verwenden müssen. Denken Sie einen Faktor von zehnmal die Anzahl der Punkte im Filterkernel (basierend auf der Multiplikation, die etwa zehnmal langsamer als die Addition ist). Beispielsweise erwarten Sie, dass ein 100-Punkt-Gaussian 1000-mal langsamer als ein gleitender Durchschnitt mit Rekursion ist.