Glidande Medelvärde Rekursiv

Huvuddefekten i ditt program är att den rekursiva beräkningen är inkorrekt. För att beräkna medelvärdet måste du få summan av det aktuella värdet och de återstående värdena sedan dela den summen med antalet värden. Antalet värden är num. Det nuvarande värdet är vilket beräkningsnummer som returneras. Summan av de återstående värdena är num-1 multiplicerat med medeltalet av de återstående värdena. Medelvärdet av de återstående värdena beräknas genom att göra ett rekursivt samtal till genomsnittet. Så skriver vi följande. Ett komplett program med hjälp av den här funktionen kan se ut så här. Notera att det här inte är mycket bra sätt att beräkna medelvärdet eftersom du förlorar precision varje gång du delar nuvarande summan av num. När detta medel multipliceras igen när det rekursiva samtalet återvänder, kommer den signifikanta Siffror som du förlorat i divisionen återställs inte Du förstör information genom att dividera och multiplicera summan För större precision vill du hålla koll på summan när du går igenom Elementen dividerar sedan i slutet. En annan punkt att tänka på är vad som menas med ett glidande medelvärde. Vad vi har implementerat ovan är inte ett glidande medelvärde men ett fast medelvärde. Det är genomsnittet för ett fast elementfönster. Om du flyttar fönstret Av ett läge måste du börja om och beräkna summan igen. Det rätta sättet att genomföra ett rörligt fönster är att hålla koll på alla element i fönstret När du byter fönster ett läge till höger tar du bort vänster element från fönstret och subtrahera dess värde från summan och lägg sedan till det nya högsta elementet i fönstret och lägg till dess värde till summan. Det är vad som gör det till en rörlig summa. Dela upp den rörliga summen med antalet element ger dig det glidande medeltalet . Det naturliga sättet att genomföra ett rörligt fönstret är med en kö, eftersom du kan lägga till nya element i huvudet och popa gamla element från svansen. Svarade 22 november 14 på 17 44. Häftande trender Rekursiva glidande genomsnittliga handelsregler och internet stocks. Wai Mun Fong. Lawre NCE HM Yong. Department of Finance and Accounting, National University of Singapore, 1 Business Link, Kent Ridge, Singapore 117592, Singapore. Antaget den 24 juli 2003 Tillgänglig online den 24 mars 2004. Den senaste tidens uppgång och fall av internet aktiekurser har lett till populära Intryck av en spekulativ bubbla i Internet-sektorn Vi undersöker om investerare kunde ha utnyttjat fart i Internet-aktier med hjälp av enkla, glidande genomsnittliga handelsregler för handel. Vi simulerar teknisk handel i realtid med en rekursiv handelsstrategi som tillämpas på över 800 glidande medelregler. Statistisk inferens tar hänsyn till Konto villkorlig heteroscedasticitet och gemensamma beroenden Inga bevis på betydande handelsvinster finns. De flesta Internet-aktier beter sig som slumpmässigt går detta, i kombination med hög volatilitet, kan vara orsaken till den dystra prestandan i de glidande genomsnittliga reglerna. Internt lager. Strategy. JEL classification. Table 6 Fig 2 Fig 3 Fig 4.Korresponderande författare Tel 65- 6874-6693 fax 65-6779-2083.Copyright 2004 Elsevier BV All rights reserved. Citing articles. Recommended articles. Related book content. Copyright 2017 Elsevier BV förutom vissa innehåll som tillhandahålls av tredje part ScienceDirect är ett registrerat varumärke tillhörande Elsevier B. V. Cookies Används av den här webbplatsen För att avvisa eller lära dig mer, besök vår Cookies-sida. Anmäl dig via din institution. Forskaren och ingenjörens guide till digital signalbehandling av Steven W Smith, Ph DA En stor fördel med det glidande medelfiltret är att det kan implementeras med en algoritm som är väldigt snabb För att förstå this. algorithm, föreställ dig att du skickar en insignal, x, genom ett sjupunkts glidande medelfilter för att bilda en utsignal, y Se nu hur två intilliggande utgångspunkter, y 50 och y 51. Dessa är nästan samma beräkningspunkter x 48 till x 53 måste läggas till y 50 och igen för y 51 Om y 50 redan har beräknats är det effektivaste sättet att beräkna y 51. När y 51 har varit Hittade med y 50, då kan y 52 beräknas från prov y 51 osv. Efter att den första punkten har beräknats i y kan alla andra punkter hittas med endast ett enda tillägg och subtraktion per punkt. Detta kan uttryckas i Ekvationen. Notera att denna ekvation använder två datakällor för att beräkna varje punkt i utgångspunkterna från inmatningen och tidigare beräknade punkter från utgången. Detta kallas en rekursiv ekvation, vilket innebär att resultatet av en beräkning används i framtida beräkningar. Terminsrekursiv har också andra betydelser, särskilt i datavetenskap Kapitel 19 diskuterar en rad olika rekursiva filter i större detalj. Var medveten om att det rörliga genomsnittliga rekursiva filtret skiljer sig mycket från typiska rekursiva filter. I synnerhet har de mest rekursiva filtren ett oändligt långt impulsrespons IIR , Bestående av sinusoider och exponentialer Impulssvaret för det rörliga genomsnittsvärdet är ett rektangulärt pulsfinitivt impulsrespons, eller FIR. Denna algoritm är Snabbare än andra digitala filter av flera skäl För det första finns det bara två beräkningar per punkt, oberoende av längden på filterkärnan. För det andra är addition och subtraktion den enda matteoperationen som behövs, medan de flesta digitala filter kräver tidskrävande multiplikation. Indexeringsschema är mycket enkelt Varje index i Eq 15-3 finns genom att lägga till eller subtrahera heltalskonstanter som kan beräknas innan filtreringen startar iep och q Framåt kan hela algoritmen utföras med heltalsrepresentation Beroende på maskinvaran används heltal Kan vara mer än en storleksordning snabbare än flytpunkten. Förhoppningsvis fungerar heltalsrepresentation bättre än flytpunkten med denna algoritm förutom att bli snabbare. Det avrunda felet från flytpunktsräkning kan ge oväntade resultat om du inte är försiktig Exempel, tänk på att en 10.000 provsignal filtreras med denna metod. Det sista provet i den filtrerade signalen innehåller ac Kumulerat fel på 10 000 tillägg och 10 000 subtraktioner Detta visas i utsignalen som en driftoffset. Integrerar har inte detta problem eftersom det inte finns något avrundningsfel i aritmetiken. Om du måste använda flytpunkten med denna algoritm, visas programmet i tabell 15 -2 visar hur man använder en dubbel precisionsackumulator för att eliminera denna drift.