Exponencial Moving Average Cuda

Para outra abordagem, você pode truncar a janela da média móvel exponencial e, em seguida, calcular o seu sinal filtrado fazendo uma convolução entre o seu sinal e a exponencial janela. A convolução pode ser calculada usando a biblioteca FFT CUDA livre (cuFFT) porque, como você pode saber, a convolução pode ser expressa como a multiplicação pontual dos dois sinais no domínio fourier (Este é o nome apropriado do Teorema da Convolução, Que corre com uma complexidade de O (n log (n))). Este tipo de abordagem minimizará o código do kernel CUDA e executará muito rapidamente, mesmo em uma GeForce 570. Especialmente, se você puder fazer todos os seus cálculos em uma única precisão (flutuante). Respondeu 30 de abril 14 às 17:04 Eu proporia manipular a equação de diferença acima conforme indicado abaixo e depois usando primitivas de impulso CUDA. MANIPULAÇÃO DE EQUALIDADE DE DIFERENÇA - FORMA EXPLÍCITA DA EQUAÇÃO DE DIFERENÇA Por álgebra simples, você pode encontrar o seguinte: De acordo com isso, a forma explícita é a seguinte: CUDA THRUST IMPLEMENTATION Você pode implementar o formulário explícito acima pelas seguintes etapas: Inicializar uma sequência de entrada dinput para Alfa, exceto para dinput0. 1. Defina um vetor d1overbetatothen igual a 1, 1 beta, 1 beta2, 1 beta3. Multiplique o dinposto elementar por d1overbetatothen Execute um inclusivecan para obter a seqüência do yn betan Divida a seqüência acima por 1, 1 beta, 1 beta2, 1 beta3. A abordagem acima pode ser recomendada para sistemas Linear Time-Varying (LTV). Para os sistemas Linear Time-Invariant (LTI), a abordagem FFT mencionada por Paul pode ser recomendada. Estou fornecendo um exemplo dessa abordagem usando o CUDA Thrust e cuFFT na minha resposta ao filtro FIR no CUDA. Eu essencialmente tenho uma série de valores como este: a matriz acima é simplificada demais, estou coletando 1 valor por milissegundo no meu código real e eu Preciso processar a saída em um algoritmo que escrevi para encontrar o pico mais próximo antes de um ponto no tempo. Minha lógica falha porque no meu exemplo acima, 0.36 é o pico real, mas meu algoritmo olhava para trás e veria o último número 0.25 como o pico, pois há uma diminuição para 0,24 antes dele. O objetivo é levar esses valores e aplicar um algoritmo para eles, que os suavizará um pouco para que eu tenha mais valores lineares. (Ie: Id como os meus resultados serem curvy, não jaggedy) Eu fui dito para aplicar um filtro exponencial de média móvel aos meus valores. Como posso fazer isso. É muito difícil para mim ler equações matemáticas, eu ligo muito melhor com o código. Como faço para processar valores na minha matriz, aplicando um cálculo exponencial da média móvel para os fazer sair 8 de fevereiro 12 às 20:27 Para calcular uma média móvel exponencial. Você precisa manter algum estado ao redor e você precisa de um parâmetro de ajuste. Isso exige uma pequena classe (supondo que você esteja usando o Java 5 ou posterior): Instantiate com o parâmetro de decaimento que você deseja (pode ter uma afinação deve estar entre 0 e 1) e depois use a média () para filtrar. Ao ler uma página sobre alguma recorrência matemática, tudo o que você realmente precisa saber ao transformá-lo em código é que os matemáticos gostam de escrever índices em matrizes e seqüências com subíndices. (Contudo, algumas outras notações, o que não ajuda.) No entanto, o EMA é bastante simples, pois você só precisa se lembrar de um valor antigo, não é necessário nenhum arrays de estados complicados. Respondeu 8 de fevereiro às 20:42 TKKocheran: praticamente. Não é bom quando as coisas podem ser simples (Se começar com uma nova seqüência, obtenha uma nova média). Observe que os primeiros termos na seqüência média saltarão em torno de um bit devido a efeitos de limites, mas você obtém aqueles com outras médias móveis também. No entanto, uma boa vantagem é que você pode envolver a lógica média móvel na média e experimentar sem perturbar demais o seu programa. Ndash Donal Fellows 9 de fevereiro às 0:06 Estou tendo dificuldade em entender suas perguntas, mas vou tentar responder de qualquer maneira. 1) Se o seu algoritmo encontrou 0,25 em vez de 0,36, então está errado. É errado porque assume um aumento ou diminuição monotônico (que sempre está subindo ou sempre está descendo). A menos que você tenha TODOS OS seus dados, seus pontos de dados --- como você os apresenta --- são não-lineares. Se você realmente quer encontrar o valor máximo entre dois pontos no tempo, então corte sua matriz de tmin para tmax e encontre o máximo desse subarray. 2) Agora, o conceito de médias móveis é muito simples: imagine que eu tenho a seguinte lista: 1.4, 1.5, 1.4, 1.5, 1.5. Eu posso suavizá-lo tomando a média de dois números: 1.45, 1.45, 1.45, 1.5. Observe que o primeiro número é a média de 1,5 e 1,4 (segundo e primeiro número), a segunda (nova lista) é a média de 1,4 e 1,5 (terceira e segunda lista antiga) a terceira (nova lista) a média de 1,5 e 1,4 (Quarto e terceiro), e assim por diante. Eu poderia ter feito período três ou quatro, ou n. Observe como os dados são muito mais suaves. Uma boa maneira de ver as médias móveis no trabalho é ir para o Google Finance, selecionar um estoque (tente Tesla Motors bastante volátil (TSLA)) e clique em técnicas na parte inferior do gráfico. Selecione a média móvel com um período determinado e uma média móvel exponencial para comparar suas diferenças. A média móvel exponencial é apenas uma outra elaboração deste, mas considera os dados anteriores menos do que os novos dados, é uma maneira de polarizar o alisamento na parte de trás. Leia a entrada da Wikipedia. Então, isso é mais um comentário do que uma resposta, mas a pequena caixa de comentários foi apenas pequena. Boa sorte. Se você estiver tendo problemas com a matemática, você poderia ir com uma média móvel simples em vez de exponencial. Então, a saída que você obtém seria os últimos x termos divididos por x. Pseudocódigo não testado: note que você precisará lidar com as partes de início e fim dos dados, pois claramente você não pode usar os 5 últimos termos quando estiver no seu segundo ponto de dados. Além disso, existem formas mais eficientes de calcular essa média móvel (soma sumária - a mais nova), mas é para obter o conceito do que está acontecendo. Respondeu 8 de fevereiro às 20:41 Sua resposta 2016 Stack Exchange, Inc