Ansi C Media Móvil

Sé que esto es alcanzable con el alza como por: Pero yo realmente quisiera evitar el uso del alza. He googled y no he encontrado ningún ejemplo adecuado o legible. Básicamente, quiero seguir el promedio móvil de una corriente en curso de una corriente de números de punto flotante utilizando los números 1000 más recientes como una muestra de datos. ¿Cuál es la manera más fácil de lograr esto que experimenté con el uso de una matriz circular, media móvil exponencial y una media móvil más simple y encontró que los resultados de la matriz circular se adapta a mis necesidades mejor. Si sus necesidades son simples, puede intentar usar una media móvil exponencial. Puesto simplemente, usted hace una variable del acumulador, y como su código mira cada muestra, el código actualiza el acumulador con el nuevo valor. Usted escoge un alfa constante que está entre 0 y 1, y calcule esto: Usted apenas necesita encontrar un valor del alfa donde el efecto de una muestra dada dura solamente cerca de 1000 muestras. Hmm, no estoy realmente seguro de que esto es adecuado para usted, ahora que he puesto aquí. El problema es que 1000 es una ventana bastante larga para un promedio móvil exponencial No estoy seguro de que haya un alpha que se extendería el promedio en los últimos 1000 números, sin subflujo en el cálculo de punto flotante. Pero si usted quisiera un promedio más pequeño, como 30 números o tan, esto es una manera muy fácil y rápida de hacerla. Respondió 12 de junio a las 4:44 1 en su puesto. El promedio móvil exponencial puede permitir que el alfa sea variable. Así, esto permite que se utilice para calcular promedios de base de tiempo (por ejemplo, bytes por segundo). Si el tiempo transcurrido desde la última actualización del acumulador es de más de 1 segundo, deje que alfa sea 1.0. De lo contrario, puede permitir que alpha be (usecs desde la última actualización / 1000000). Ndash jxh 12 de junio a las 6:21 Básicamente, quiero seguir el promedio móvil de una corriente en curso de una corriente de números de punto flotante usando los números 1000 más recientes como una muestra de datos. Tenga en cuenta que el siguiente actualiza el total como elementos añadidos / reemplazados, evitando costosos recorridos O (N) para calcular la suma - necesaria para el promedio - a la demanda. Total se hace un parámetro diferente de T a soporte, p. Usando un largo largo cuando totalizan 1000 long s, un int para char s, o un doble a total float s. Esto es un poco defectuoso en que numsamples podría ir más allá de INTMAX - si te importa que podría utilizar un unsigned mucho tiempo. O utilice un miembro de datos de bool extra para grabar cuando el contenedor se rellena primero mientras cicla numsamples alrededor de la matriz (mejor entonces cambia el nombre de algo inocuo como pos). Respondió el 12 de Junio ​​12 a las 5:19 se supone que el operador quotvoid (T sample) quot es realmente operador quotvoid (T sample) quot. Ndash oPless Jun 8 14 at 11:52 oPless ahhh. bien descrito. En realidad quería que fuera para ser operador vacío () (T muestra), pero por supuesto, usted podría utilizar cualquier notación que te gustaba. Se arreglará, gracias. Ndash Tony D Jun 8 14 a las 14: 27B lifo c media móvil d fifo 65 cual de la Esta vista previa muestra las páginas 9ndash12. Regístrese para ver el contenido completo. B. LIFO. C. Promedio móvil. D. FIFO. 65. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es verdad con respecto a LIFO y FIFO A. En un período de costos decrecientes, LIFO produce activos totales más bajos que FIFO. B. En un período de costos decrecientes, LIFO resulta en un ingreso neto más bajo que FIFO. C. En un período de aumento de los costos, LIFO resulta en un ingreso neto más bajo que el FIFO. D. La cantidad reportada para COGS se basa en el valor de mercado del inventario si se usa LIFO. 66. Durante los períodos en que los costos de inventario están aumentando, el costo de los bienes vendidos será muy probablemente: A. Mayor en FIFO que en LIFO. B. Mayor bajo FIFO que el costo promedio. C. Menor costo medio que LIFO. D. Menor bajo LIFO que FIFO. Esta vista previa tiene secciones borrosas intencionalmente. Regístrese para ver la versión completa. 67. En un período de subida de precios, ¿qué método de valoración de inventario elegiría una empresa si desea tener el saldo más alto posible de inventario en el balance A. Coste medio. B. FIFO. C. LIFO. D. Periódico. 68. Durante los períodos en que los costos de inventario están aumentando, el inventario final probablemente será: A. Mayor en LIFO que FIFO. B. Menos por debajo del costo promedio que el LIFO. C. Mayor costo promedio que FIFO. D. Mayor en FIFO que en LIFO. 69. La regla de conformidad LIFO establece que si LIFO se utiliza para: A. Una clase de inventario, debe utilizarse para todas las clases de inventario. B. Los propósitos fiscales, debe ser utilizado para la información financiera. C. Una empresa de un grupo afiliado, debe ser utilizado por todas las empresas de un grupo afiliado. D. Empresas nacionales, debe ser utilizado por socios extranjeros. 70. La razón principal de la popularidad de LIFO es que da: A. Mejor coincidencia de flujo físico y flujo de costos. B. Una obligación de impuesto sobre la renta más baja. C. Registro simplificado. D. Un método más sencillo de aplicar. 71. ¿Qué método de inventario se describe mejor como teniendo un enfoque de la declaración de ingresos y por qué se considera como tal A. FIFO mejor se aproxima al valor del inventario final. B. LIFO mejor aproxima el valor del inventario final. C. LIFO mejor aproxima el costo de inventario necesario para generar ingresos. D. FIFO aproxima mejor el costo de inventario necesario para generar ingresos. 72. ¿Qué método de inventario se describe mejor como teniendo un enfoque de balance y por qué se considera como tal A. La FIFO mejor se aproxima al valor del inventario final. B. LIFO mejor aproxima el valor del inventario final. C. LIFO mejor aproxima el costo de inventario necesario para generar ingresos. D. FIFO aproxima mejor el costo de inventario necesario para generar ingresos. 73. En un sistema de inventario perpetuo, la compra de inventario se carga en: A. Compras. B. Costo de las mercancías vendidas. C. Inventario. D. Cuentas por Pagar. 74. En un sistema de inventario perpetuo, en el momento de la venta, el costo del inventario vendido es: A. Deuda en cuentas por cobrar. B. Créditos a costo de bienes vendidos. Promedios / Promedio móvil simple Promedios / Promedio móvil simple Se le anima a resolver esta tarea de acuerdo con la descripción de la tarea, utilizando cualquier idioma que conozca. Calculando el promedio móvil simple de una serie de números. Crear una función / clase / instancia con estado que toma un punto y devuelve una rutina que toma un número como argumento y devuelve una media móvil simple de sus argumentos hasta ahora. Un promedio móvil simple es un método para calcular un promedio de una corriente de números haciendo sólo el promedio de los últimos 160 P 160 números de la corriente 160, donde 160 P 160 se conoce como el período. Se puede implementar llamando a una rutina de iniciación con 160 P 160 como su argumento, 160 I (P), 160 que debe devolver una rutina que cuando se llama con miembros individuales sucesivos de un flujo de números, calcula la media de (arriba A), los últimos 160 P 160 de ellos, permite llamar a este 160 SMA (). La palabra 160 estado 160 en la descripción de la tarea se refiere a la necesidad de 160 SMA () 160 para recordar cierta información entre las llamadas a ella: 160 El período, 160 P 160 Un contenedor ordenado de al menos los últimos 160 P 160 números de cada uno de Sus llamadas individuales. El estado 160 también significa que las llamadas sucesivas a 160 I (), 160 el inicializador, 160 deben devolver rutinas separadas que no 160 comparten el estado guardado para que puedan ser utilizadas en dos flujos independientes de datos. El pseudo-código para una implementación de 160 SMA 160 es: Esta versión utiliza una cola persistente para contener los valores p más recientes. Cada función devuelta desde init-moving-average tiene su estado en un átomo que contiene un valor de cola. Esta implementación utiliza una lista circular para almacenar los números dentro de la ventana al principio de cada indicador de iteración se refiere a la celda de lista que contiene el valor que acaba de salir de la ventana y que se reemplazará con el valor simplemente añadido. Uso de un cierre En la actualidad, este sma no puede ser nogc porque asigna un cierre en el montón. Algún análisis de escape podría eliminar la asignación de montón. Uso de una edición de estructura Esta versión evita la asignación de montón del cierre manteniendo los datos en el marco de pila de la función principal. La misma salida: Para evitar que las aproximaciones de punto flotante sigan acumulándose y creciendo, el código podría realizar una suma periódica en toda la matriz de cola circular. Esta implementación produce dos objetos (de función) compartiendo estado. Es idiomático en E separar la entrada de la salida (leer de la escritura) en lugar de combinarlos en un objeto. La estructura es la misma que la implementación de la Desviación EstándarE. El programa de elixir a continuación genera una función anónima con un período incrustado p, que se utiliza como el período de la media móvil simple. La función run lee la entrada numérica y la pasa a la función anónima recién creada, y luego inspecciona el resultado a STDOUT. La salida se muestra a continuación, con el promedio, seguido por la entrada agrupada, formando la base de cada media móvil. Erlang tiene cierres, pero variables inmutables. Una solución entonces es utilizar procesos y un mensaje simple que pasa la API basada. Los lenguajes de matriz tienen rutinas para calcular los avarages de deslizamiento para una secuencia dada de ítems. Es menos eficiente realizar bucle como en los siguientes comandos. Pide continuamente una entrada I. Que se añade al final de una lista L1. L1 se puede encontrar pulsando 2ND / 1, y la media se puede encontrar en List / OPS Pulse ON para terminar el programa. Función que devuelve una lista que contiene los datos promediados del argumento suministrado Programa que devuelve un valor simple en cada invocación: list es la lista que se promedia: p es el período: 5 devuelve la lista promedio: Ejemplo 2: Utilizando el programa movinav2 , 5) - Inicializando el cálculo del promedio móvil, y definir el período de 5 movinav2 (3, x): x - nuevos datos en la lista (valor 3), y el resultado se almacenará en la variable x, y se muestra movinav2 (4, : X - nuevos datos (valor 4), y el nuevo resultado se almacenará en la variable x, y se mostrará (43) / 2. Descripción de la función movinavg: variable r - es el resultado (la lista de promedios) que se devolverá variable i - es la variable de índice, y apunta al final de la sub-lista de la lista de promediar. Variable z - una variable auxiliar La función utiliza la variable i para determinar qué valores de la lista serán considerados en el siguiente cálculo promedio. En cada iteración, la variable i apunta al último valor de la lista que se utilizará en el cálculo promedio. Así que sólo tenemos que averiguar cuál será el primer valor en la lista. Por lo general, hay que tener en cuenta los elementos p, por lo que el primer elemento será el indexado por (i-p1). Sin embargo, en las primeras iteraciones, el cálculo será normalmente negativo, por lo que la siguiente ecuación evitará los índices negativos: max (i-p1,1) o, ordenando la ecuación, max (i-p, 0) 1. Pero el número de elementos en las primeras iteraciones también será menor, el valor correcto será (índice final - comenzar índice 1) o, ordenando la ecuación, (i - (max (ip, 0) 1), y luego , (I - max (ip, 0)). La variable z tiene el valor común (max (ip), 0) así que el beginindex será (z1) y los numberofelements serán (iz) mid (list, z1, iz) devolverá la lista de valor que será la suma promedio .) Los sumará sum (.) / (Iz) ri los medirá y almacenará el resultado en el lugar apropiado en la lista de resultados Usando un cierre y creando una función