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私が解決しようとしている問題: データ ポイントが不均一に広がっているいくつかのデータ系列の現在の平均速度を計算します。たとえば、アップロードの現在の速度を計算すると、「アップロード量」シグナルが不均等に到着します。

  • t = 0、送信済み = 0
  • t = 5、送信済み = 10
  • t = 6、送信済み = 12
  • t = 9、送信済み = 20
4

4 に答える 4

2 
(last - first) / (time delta between first and last)

そして、それはまさに平均速度です。

詳細を伝えるのを忘れない限り、中間のデータ ポイントは必要ありません。

于 2013-01-25T14:04:12.540 に答える
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新しい値と以前の値のデルタを取得することにより、時間単位あたりの平均を計算できます。

また、複数のポイントの平均が必要な場合は、複数のポイント間の平均を計算し、それらの平均の平均を取ることができます。

例えば：

Current average:
t34       =  9 -  6 = 3
sent34    = 20 - 12 = 8
average34 = 8 / 3 = 2.67

Average of last two time slots:
t23       =  6 -  5 = 1
sent23    = 12 - 10 = 2
average23 = 2 / 1 = 2

average234 = (2 + 2.67) / 2 = 2.33
于 2013-01-25T14:02:13.980 に答える
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ノイズの多いデータから速度を計算する標準的な方法は、カルマン フィルターを適用することです。

于 2013-01-25T15:45:27.290 に答える
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最新の結果を再スケーリングするだけ

あなたの例：

t = 0, sent = 0
t = 5, sent = 10
t = 6, sent = 12
t = 9, sent = 20

現在の速度 = (20 -12) / (9 - 6) = 8/3 = 2.666666

異なる再スケーリング間隔サイズを使用して、速度の変化の速度を下げることができます (接続が「失われた」「復元された」場合)

于 2013-01-25T14:04:22.617 に答える