Mudança de média de transbordamento

Estou tentando encontrar uma maneira de calcular uma média cumulativa em movimento sem armazenar a contagem e o total de dados recebidos até agora. Eu criei dois algoritmos, mas ambos precisam armazenar a contagem: dados médios (dados antigos antigos) dados próximos (próxima contagem anterior) próxima contagem nova média antiga média (próximo dado - média anterior) próxima contagem O problema com esses métodos é que a contagem Fica cada vez maior, resultando em perda de precisão na média resultante. O primeiro método usa a contagem antiga e a próxima contagem, que são obviamente separadas. Isso me fez pensar que talvez exista uma maneira de remover a contagem, mas infelizmente não consegui encontrá-la. No entanto, conseguiu-me um pouco mais, resultando no segundo método, mas ainda contagem está presente. É possível, ou eu só estou procurando o impossível, perguntou: 28 de setembro 12 às 8: 46 Eu li em muitos lugares que a medição móvel é um pouco melhor do que a média móvel para algumas aplicações, porque é menos sensível aos valores atípicos. Eu queria testar essa afirmação em dados reais, mas não consigo ver esse efeito (verde: mediana, vermelha: média). Veja aqui: tentei com vários valores para a largura da janela (aqui no código 1000) e sempre foi o mesmo: a mediana móvel não é melhor do que a média móvel (ou seja, não menos sensível a outliers). O mesmo com a largura da janela 10000 (10000 a largura da espiga). Você pode fornecer um exemplo mostrando que a mediana móvel é menos sensível a valores esporádicos do que a média móvel e, se possível, usando a amostra. WAV file data-set (download link). Isto é, é possível fazer uma mediana móvel nesses dados, de modo que o resultado seja como esta curva amarela (ou seja, não mais pico). Isso não é realmente uma resposta, mas pensei que ID informasse o que eu vi e pedi mais informações. Eu carreguei seu arquivo test. wav e eu posso ver o sinal traçado abaixo. Então, o que você está recebendo nas parcelas que mostra não é tanto o valor médio, mas é mais como um envelope do sinal. A segunda questão é que o sinal realmente parece ser parte do sinal. Se eu aumentar o zoom, então é isso que eu vejo: o que você realmente está tentando alcançar Obrigado pelo feedback. Abaixo está um código R que faz o seguinte: carrega o arquivo wav. Toma o valor absoluto do sinal (é carregado no canal esquerdo pela biblioteca waveR). Executa um filtro de média móvel de 100 comprimento nos dados para obter algo mais próximo do envelope (sinal vermelho). Em seguida, aplica um filtro médio de comprimentos 201, 2001 e 4001 ao resultado (sinal azul). A partir do gráfico abaixo, o melhor desempenho é o 4001 de comprimento. Caso contrário, o efeito da falha ainda está presente. O único que posso ver agora é que o envelope não corresponde ao verdadeiro envelope, bem como a Id. Um melhor detector de envelope pode melhorar isso (por exemplo, o sinal analítico ou tal). Abaixo está um gráfico do envelope calculado mediano filtrado sobreposto no sinal original. Obrigado pelo tempo que você gastou nesta questão. Na verdade, planejei a mediana e a média do valor absoluto do sinal. E sim, isso dá uma idéia do envelope, isso é o que eu quero. O que eu esperava (graças à mediana em vez de significar) era algo assim. Captura de tela. Infelizmente, independentemente da largura da janela para a mediana. O pico está sempre aqui. Enquanto muitos documentos dizem quotthe mediana tem a vantagem de reduzir o efeito de valores outrais. Ndash Basj 30 de novembro 15 às 14:01 Direita, então a pergunta I39m perguntando é: quotoutlier de whatquot. -) Tomar mediana ou média direta dos dados que você irá produzir resultados sem sentido. A filtragem mediana só funciona bem quando algumas amostras (em relação ao comprimento da janela) estão fora do alcance esperado. Porque os dados que você possui são balanceados positivos e negativos, a mediana não é realmente apropriada para isso. Tomar a mediana do envelope deve funcionar melhor. Você pode até querer colocar um filtro passa-baixa simples no valor absoluto para obter um valor de envelope mais estável. Ndash Peter K. 9830 30 de novembro 15 às 14: 05Desbordamento do campo na rotina WERTSIMULIEREN no campo NEUERPREIS Isto é sobre uma questão que estamos enfrentando ao postar o GRN para um PO. Quando tentamos publicar GRN, estamos ficando abaixo do erro Sobrebordamento de campo na rotina WERTSIMULIEREN no campo NEUERPREIS Mensagem no. M7302 Entre em contato com o administrador do sistema. Verificamos e descobrimos que o preço do item de linha do PO é 2,026,000,000 JPY e quantidade 1. De acordo com a taxa atual da taxa de câmbio chega a 1,082,897,000.00 INR. Atualmente, não há nenhum estoque do material e o controle de preços está movendo o preço médio no mestre de materiais. Portanto, o sistema não é capaz de capturar esse valor como o preço médio móvel do material devido ao seu alto valor. Nós também verificamos SAP Note 139176 - M7302: Sobrebordamento de campo na rotina WERTSIMULIEREN De acordo com a nota, precisamos alterar o preço médio móvel e selecionar um preço menor que o preço atualmente válido. Nós tentamos isso, mas, infelizmente, isso também não funciona. O preço médio móvel atual do material é u201C0u201D. Também podemos selecionar uma unidade de preço menor para este material, mas, no nosso caso, a unidade de preço é u201C1u201D, que não pode ser reduzida. Solicitar-lhe-emos, por favor, nos ajude neste assunto. Agradecimentos Atenciosamente,