Mudança média fenster

Ao calcular uma média móvel em execução, colocar a média no período de tempo médio faz sentido No exemplo anterior, calculamos a média dos primeiros 3 períodos de tempo e colocamos ao lado do período 3. Poderíamos ter colocado a média no meio do Intervalo de tempo de três períodos, isto é, ao lado do período 2. Isso funciona bem com períodos de tempo estranhos, mas não tão bons para períodos de tempo iguais. Então, onde colocamos a primeira média móvel quando M 4 Tecnicamente, a Média Móvel cairá em t 2,5, 3,5. Para evitar este problema, suavizamos as MAs usando M 2. Assim, suavizamos os valores suavizados Se nós medimos um número par de termos, precisamos suavizar os valores suavizados. A tabela a seguir mostra os resultados usando M 4. Estou tentando criar um Função que calcula uma média móvel com janelas no SQLServer 2008. Eu sou bastante novo no SQL, então estou tendo um pouco de dificuldade. Os dados que eu estou tentando executar a média móvel precisam ser agrupados por dia (são todos os dados de data / hora) e, em seguida, uma janela de variável média média precisa ser aplicada a ele. Eu já tenho uma função que agrupa os dados por dia (e id) que é mostrado na parte inferior. Tenho algumas perguntas: seria melhor chamar a função de agrupamento dentro da função de média móvel ou devo fazê-lo tudo de uma vez. É possível obter a média móvel para as datas de entrada na função, mas voltar n dias para Comece a média móvel para que os primeiros n dias dos dados retornados não tenham 0 para sua média (ou seja, se eles querem uma média móvel de 7 dias de 01-08-2011 a 02-08-2011 que eu comece a média móvel Cálculo em 01-01-2011 para que o primeiro dia que definiu tenha um valor) Estou no processo de olhar para como fazer a média móvel e sei que uma janela em movimento parece ser a melhor opção (currentSum prevSum todayCount - NthDayAgoCount) nDays, mas ainda estou trabalhando para descobrir a implementação do SQL. Eu tenho uma função de agrupamento que se parece com isso (algumas variáveis ​​removidas para fins de visibilidade): O que retorna uma tabela como assim: EDIT: Para responder a primeira pergunta que eu fiz: acabei criando uma função que declarou uma tabela temporária e inseriu os resultados A partir da função de contagem, usou o exemplo do user662852 para calcular a média móvel. Tire o intervalo de datas codificado da sua consulta. Escreva a saída (como a sua amostra no final) para uma tabela temporária (eu liguei para visitas abaixo). Experimente essa auto-união com a tabela temporária: EDIT: Eu não tive espaço suficiente em comentários para dizer isso em resposta à sua pergunta: minha união é um pouco cartesiana porque usa um entre na restrição de junção. Cada registro na lista está subindo contra todos os outros registros, e então eu quero aqueles em que a data que eu relatei está entre um limite menor (-7) dias e hoje. Cada data data está disponível para listar a data, esta é a chave da sua pergunta. Eu poderia ter escrito a condição de junção. Mas o que realmente aconteceu foi que eu testei isso porque não retorna registros porque a sintaxe está entre LOW e HIGH. Eu falei com 0 registros e troquei os argumentos, isso é tudo. Tente o seguinte, veja o que quero dizer: Esta é a junção cartesiana para apenas um listagem: Compare isso com a condição de junção atual Veja como a data da lista está entre datadate e dataplus6 em todos os registros. Guia de cientistas e engenheiros para processamento de sinal digital por Steven W Smith, Ph. D. Capítulo 15: Filtros médios móveis Parentes do filtro de média móvel Em um mundo perfeito, os designers de filtros só precisam lidar com informações codificadas no domínio do tempo ou no domínio da freqüência, mas nunca uma mistura dos dois no mesmo sinal. Infelizmente, existem algumas aplicações em que ambos os domínios são simultaneamente importantes. Por exemplo, sinais de televisão se enquadram nesta categoria desagradável. As informações de vídeo são codificadas no domínio do tempo, ou seja, a forma da forma de onda corresponde aos padrões de brilho na imagem. No entanto, durante a transmissão, o sinal de vídeo é tratado de acordo com sua composição de freqüência, como sua largura de banda total, como as ondas de suporte para cor de amplificador de som são adicionadas, restauração de amplificação de eliminação do componente de CC, etc. Como outro exemplo, interferência eletromagnética É melhor entendido no domínio de freqüência, mesmo que a informação de sinais seja codificada no domínio do tempo. Por exemplo, o monitor de temperatura em uma experiência científica pode estar contaminado com 60 hertz das linhas de energia, 30 kHz de uma fonte de alimentação de comutação ou 1320 kHz de uma estação de rádio AM local. Parentes do filtro de média móvel têm melhor desempenho de domínio de freqüência e podem ser úteis nestas aplicações de domínio misto. Os filtros médios móveis de passagem múltipla envolvem passar o sinal de entrada através de um filtro médio móvel duas ou mais vezes. A Figura 15-3a mostra o kernel geral do filtro resultante de uma, duas e quatro passagens. Duas passagens equivalem a usar um kernel de filtro triangular (um kernel de filtro retangular convolvido com ele próprio). Após quatro ou mais passagens, o kernel de filtro equivalente parece um Gaussiano (lembre-se do Teorema do Limite Central). Conforme mostrado em (b), as passagens múltiplas produzem uma resposta de passo em forma de S, em comparação com a linha reta da única passagem. As respostas de freqüência em (c) e (d) são dadas pela Eq. 15-2 multiplicado por si mesmo por cada passagem. Ou seja, cada vez que a convolução do domínio resulta em uma multiplicação dos espectros de freqüência. A Figura 15-4 mostra a resposta de freqüência de dois outros familiares do filtro de média móvel. Quando um Gaussiano puro é usado como um kernel de filtro, a resposta de freqüência também é gaussiana, conforme discutido no Capítulo 11. O gaussiano é importante porque é a resposta de impulso de muitos sistemas naturais e manmados. Por exemplo, um breve pulso de luz entrando em uma longa linha de transmissão de fibra óptica sairá como um pulso gaussiano, devido aos diferentes caminhos captados pelos fótons dentro da fibra. O kernel de filtro gaussiano também é usado extensivamente no processamento de imagens porque possui propriedades únicas que permitem rápidas ondulações bidimensionais (ver Capítulo 24). A segunda resposta de freqüência na Fig. 15-4 corresponde ao uso de uma janela Blackman como kernel de filtro. (A janela do termo não tem significado aqui é simplesmente parte do nome aceito desta curva). A forma exata da janela Blackman é dada no Capítulo 16 (Eq. 16-2, Fig. 16-2) no entanto, parece muito com um gaussiano. Como estes parentes do filtro de média móvel melhor do que o filtro de média móvel em si. Três maneiras: primeiro e mais importante, esses filtros têm melhor atenuação de parada do que o filtro de média móvel. Em segundo lugar, os grãos de filtro se afilam a uma amplitude menor perto das extremidades. Lembre-se de que cada ponto no sinal de saída é uma soma ponderada de um grupo de amostras da entrada. Se o kernel do filtro diminui, as amostras no sinal de entrada que estão mais distantes recebem menos peso do que as próximas. Em terceiro lugar, as respostas passo a passo são curvas suaves, em vez da linha direta abrupta da média móvel. Estes últimos dois geralmente são de benefício limitado, embora você possa encontrar aplicativos onde eles são vantagens genuínas. O filtro de média móvel e seus parentes são quase iguais em reduzir o ruído aleatório enquanto mantém uma resposta passo a passo. A ambigüidade reside na forma como o tempo de subida da resposta passo é medido. Se o tempo de subida for medido de 0 a 100 da etapa, o filtro médio móvel é o melhor que você pode fazer, como mostrado anteriormente. Em comparação, medir o tempo de subida de 10 a 90 torna a janela Blackman melhor do que o filtro de média móvel. O argumento é que isso é apenas dificuldades teóricas consideram esses filtros iguais neste parâmetro. A maior diferença nesses filtros é a velocidade de execução. Usando um algoritmo recursivo (descrito em seguida), o filtro de média móvel funcionará como um raio em seu computador. Na verdade, é o filtro digital mais rápido disponível. Várias passagens da média móvel serão correspondentemente mais lentas, mas ainda muito rápidas. Em comparação, os filtros gaussianos e negros são incrivelmente lentos, porque devem usar convolução. Acho um fator de dez vezes o número de pontos no kernel do filtro (com base na multiplicação sendo cerca de 10 vezes mais lento do que a adição). Por exemplo, espere que um gaussiano de 100 pontos seja 1000 vezes mais lento do que uma média móvel usando recursão.