如何有效地计算加权移动平均线

Question

我需要计算一个加权移动平均线的循环和存储信息。权重可以是线性的，因此旧样本的权重小于新样本。

例如，使用20个样本窗口，我的权重向量将是：

[1 2 3 4 5 ... 20]

我正在使用以下公式来计算移动平均值：

   newMean = currMean + (newSample - currMean)/WindowSize

现在我需要“注射”体重。

我所知道的： 1.我正在考虑哪个样本（第14 ......第26 ......），我可以算数。 2.当然，我可以知道currMean

我能知道但我不想这样做： 1.存储所有样本（在我的情况下，它们是1200 x 1980 x 3矩阵，我根本无法存储它们）。

我目前正在使用Matlab，但我真的不需要代码，只需要概念，如果存在的话。

谢谢。

Answer 1

研究数字信号处理技术。您正在描述FIR滤波器，它可以实现为卷积，也可以实现为存储器效率电路。基本上，您可以将其重写为递归方程，仅保留过滤器长度过去的过滤中间状态变量。 MATLAB在filter函数中执行此操作（您可以链接内部状态以继续过滤）。请参阅filter的文档，我还建议您阅读DSP教科书。