Exponencial moving average mathematica

Estou tentando otimizar meu código cumulativo de cálculo da média móvel, originalmente eu apenas calculo a contagem da soma dinâmica, mas não é eficiente quando os dados se tornam maciços. Eu entendo a lógica otimizada, mas tenho um pouco de dificuldade para implementá-la, muito apreciada se puder usar alguma ajuda, a lógica é a seguinte que eu conheço para um arquivo de dados, parece inútil otimizar o código, este é apenas um exemplo, Meu arquivo de entrada real contém 30 milhões de pontos de dados, então pensei que otimizar isso reduziria significativamente a hora da CPU. Obrigado por qualquer conselho pediu 13 de dezembro 16 em 4: 47mathbf q é uma variável de espaço reservado que denote o quaternion desconhecido que você está maximizando. Ou seja, a barra de quaternion média é o valor de mathbf q que maximiza mathbf qTmathbf Mmathbf q. Na prática, o que você precisa fazer é levar Mathbf M e encontrar o seu autovetor com o maior autovalor, e esse será um bar. Ndash Rahul 24 de março 15 às 15:32 Uma das técnicas padrão no uso de quaternões para aplicações gráficas é a noção de slerping, Interpolação Linear Esférica. Para interpolação entre dois quaternions. A técnica é uma extensão da forma padrão de interpolação linear para trabalhar ao longo de arcos esféricos (movendo-se a velocidade angular constante): essencialmente, ao invés de computar (1-alfa) v0alpha v1, você calcula dfrac mathbf 0dfrac mathbf 1, em que calcula o custo de ação de 0cdotmathbf 1 (ou seja, theta é o ângulo entre os dois vetores). É um bom exercício para provar que isso produz uma unidade quaternion e que ela se reduz à interpolação linear no limite da pequena theta. Uma vez que cada passo do filtro EMA é uma interpolação entre o valor suavizado anterior e o novo valor, você pode usar slerping para executar essas interpolações em seus dados de quaternion. A operação é um pouco dispendiosa para o cálculo em tempo real (envolve uma avaliação da função trigonométrica inversa e múltiplas avaliações de função trigonométrica), mas é tão fundamental que muitos artigos tenham sido escritos na criação de versões aproximadas mais rápidas, e a procura de slerp otimizado ou slerp rápido deve Produz bons resultados para você. Respondeu 24 de março 15 às 16: 02Eu estou tentando otimizar meu código de cálculo da média móvel cumulativa, originalmente eu apenas calculo a contagem de soma dinâmica, mas não é eficiente quando os dados se tornam maciços. Eu entendo a lógica otimizada, mas tenho um pouco de dificuldade para implementá-la, muito apreciada se puder usar alguma ajuda, a lógica é a seguinte que eu conheço para um arquivo de dados, parece inútil otimizar o código, este é apenas um exemplo, Meu arquivo de entrada real contém 30 milhões de pontos de dados, então pensei que otimizar isso reduziria significativamente a hora da CPU. Obrigado por qualquer conselho pediu 13 de dezembro 16 às 4:47