R加权移动平均线具有部分平均值

时间:2018-03-16 20:55:44

标签: r performance moving-average

我试图在R a(居中)加权移动平均函数中编码,该函数返回一个与输入向量大小相同的向量。 以下代码几乎给了我想要的东西,但它不适用于我的向量的第一个和最后一个值

set.seed(0)
len=10
x=floor(l*runif(l))
weights=c(1,3,0,3,1)
weights=weights/sum(weights)
rollapply(x,width=length(weights), function(x) sum(x*weights),align="center")
na.omit(filter(x,sides=2,weights))

在rollapply函数中设置partial = TRUE是我想要做的事情。无论如何它不起作用,因为我的函数不支持改变大小的x。

我可以使用后者并使用循环手动添加边计算。它会工作,但我想找到一个更好(计算更快)的方法来做到这一点。

有关我的需求的更严格的描述,这是一个数学版本

r是我的函数将返回的向量

x和权重w作为输入:

enter image description here

1 个答案:

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使用Rcpp,您可以:

#include <Rcpp.h>
using namespace Rcpp;

// [[Rcpp::export]]
NumericVector roll_mean(const NumericVector& x,
                        const NumericVector& w) {

  int n = x.size();
  int w_size = w.size();
  int size = (w_size - 1) / 2;

  NumericVector res(n);
  int i, ind_x, ind_w;

  double w_sum = Rcpp::sum(w), tmp_wsum, tmp_xwsum, tmp_w;

  // beginning
  for (i = 0; i < size; i++) {
    tmp_xwsum = tmp_wsum = 0;
    for (ind_x = i + size, ind_w = w_size - 1; ind_x >= 0; ind_x--, ind_w--) {
      tmp_w = w[ind_w];
      tmp_wsum += tmp_w;
      tmp_xwsum += x[ind_x] * tmp_w;
    }
    res[i] = tmp_xwsum / tmp_wsum;
  }

  // middle
  int lim2 = n - size;
  for (; i < lim2; i++) {
    tmp_xwsum = 0;
    for (ind_x = i - size, ind_w = 0; ind_w < w_size; ind_x++, ind_w++) {
      tmp_xwsum += x[ind_x] * w[ind_w];
    }
    res[i] = tmp_xwsum / w_sum;
  }

  // end
  for (; i < n; i++) {
    tmp_xwsum = tmp_wsum = 0;
    for (ind_x = i - size, ind_w = 0; ind_x < n; ind_x++, ind_w++) {
      tmp_w = w[ind_w];
      tmp_wsum += tmp_w;
      tmp_xwsum += x[ind_x] * tmp_w;
    }
    res[i] = tmp_xwsum / tmp_wsum;
  }

  return res;
}

我在我的一个软件包中使用此功能。

只需将其放在.cpp文件中,然后使用Rcpp::sourceCpp来源。