F # Exponential เคลื่อนไหว ค่าเฉลี่ย

ไปทาง Numerics Version 3. Numerics เป็นอย่างดีในทางที่มีต่อการปล่อยใหญ่ที่สำคัญต่อไป v3 0 อัลฟาตัวอย่างแรกได้ถูกผลักไปที่แกลเลอรี NuGet แล้วแม้ว่าจะยังมีอีกหลายอย่างที่ต้องทำหากคุณต้องการทำความเข้าใจกับหน่อย ที่เราอยู่ในขณะนี้ที่เรากำลังมุ่งหน้าไปและทำไมอ่านแล้วทำไมถึงปล่อยใหม่ที่สำคัญเราใช้หลักการของความหมาย versioning ความหมายที่เราไม่ควรจะทำลายส่วนใดส่วนหนึ่งของพื้นผิวสาธารณะของห้องสมุดซึ่ง เป็นเกือบทุกอย่างในกรณีของเราในรุ่นย่อยกับรูปแบบ 3 ส่วนรุ่นนี้ทำให้แน่ใจว่าคุณสามารถอัพเกรดในรุ่นรองโดยไม่ต้องคิดที่สองหรือทำลายใด ๆ ของรหัสของคุณ แต่บางครั้งมีจริงๆเป็นเหตุผลที่ดีที่จะเปลี่ยนการออกแบบ เนื่องจากเป็นวิธีที่ซับซ้อนในการใช้งานไม่สอดคล้องกันนำไปสู่ประสิทธิภาพที่ไม่ดีหรือไม่ค่อยมีความคิดหรือเราก็เรียนรู้วิธีการทำในลักษณะที่ดีกว่าคุณอาจสังเกตเห็นว่าสมาชิกบางคนได้รับการประกาศว่าล้าสมัยแล้ว r รุ่นล่าสุดของคู่สามีภรรยาผู้เยาว์มีข้อเสนอแนะว่าจะทำอย่างไรแทนแม้ว่าการใช้งานเดิมจะถูกเก็บไว้ที่เดิมตลอดเวลาที่ผ่านมารหัสเก่า ๆ ทั้งหมดกลายเป็นความเจ็บปวดในการรักษาและการใช้ไลบรารีมีความซับซ้อนมากกว่าที่จำเป็นดังนั้นฉันจึงตัดสินใจ s ในที่สุดแก้ไขส่วนใหญ่ของปัญหาเหล่านี้และทำความสะอาด up. We จะย้ายชีสบางรอบในรุ่นนี้รหัสของคุณจะแบ่งในโอกาสไม่กี่ แต่ในทุกกรณีการแก้ไขควรจะง่ายถ้าไม่เล็กน้อยนอกจากนี้เมื่อมีเราอีกครั้งจะ ถูก จำกัด ด้วย versioning ความหมายเพื่อให้ไลบรารีมีเสถียรภาพสำหรับการเผยแพร่ย่อยในอนาคตทั้งหมดและเป็นไปได้ว่าจะเกิดขึ้นอีกหลายปีข้างหน้านอกจากนี้เราอาจจัดเตรียมแพทช์สำหรับสาขา v2 เก่าถ้าจำเป็นในขณะนี้อย่างไรก็ตามผมขอแนะนำให้อัปเกรดเป็น v3 เมื่อพร้อมใช้งาน ข้อเสนอแนะคือ welcome. A first preview v3 0 0-alpha1 ได้รับการเผยแพร่ไปยัง NuGet แล้วและฉันวางแผนที่จะเผยแพร่ตัวอย่างก่อนอย่างน้อยสองฉบับก่อนที่เราจะไปถึง v3 รุ่นแรกที่ปล่อยออกมาได้โปรดลองดูที่นี่และให้ข้อเสนอแนะ - ตอนนี้คือ โพสต์ที่ไม่ซ้ำกัน ตรวจสอบให้แน่ใจว่าทุกอย่างทำงานดีและรู้สึกพื้นเมืองทั้ง C และ F. Use ชื่อย่อทั่วไปถ้ารู้จักกันดีแทนชื่อยาวมากตรีโกณมิติ พีชคณิตเชิงเส้นการใช้ประเภททั่วไปเป็นวิธีที่แนะนำในขณะนี้ให้แน่ใจว่าการทำงานได้ดีชั้น IO สำหรับการเวียนแบบของเวคเตอร์เมทริกซ์เป็นแพคเกจที่แยกต่างหาก refactoring ที่สำคัญของ solver ซ้ำกรอกข้อมูลบางส่วนหายไป simplifies ต่างๆจำนวนมากของการเปลี่ยนแปลงอื่น ๆ Distribibutions ทำความสะอาดหลัก Direct การแสดงผลของฟังก์ชันการแจกแจง pdf, cdf ฯลฯ การประมาณค่าพารามิเตอร์ฟังก์ชันใหม่ ๆ ระยะไกลภาพรวมของสิ่งที่มีการวางแผนที่จะดำเนินการนักแก้ปัญหาจำเป็นต้องใช้งานมากขึ้นฉันยังต้องการออกแบบเหล่านี้ให้สามารถทำซ้ำด้วยตนเองได้อย่างง่ายๆอินทราเน็ต แปลง FFT etc ต้อง refactoring สำคัญสนับสนุนโดยผู้ให้บริการพื้นเมืองหาก possible. Call เพื่อนำกลับกรอง FIR, IIR, ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ฯลฯ การปรับตัวของ QR-decomposition ที่ใช้อยู่ในปัจจุบันไม่มีประสิทธิภาพสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ แต่การตรึงมันไม่ซับซ้อนมากนักการตรวจสอบและแก้ไขความไม่ลงรอยกันในระดับ Precision ลดการตรวจสอบข้อมูลซ้ำซ้อนรายละเอียดเกี่ยวกับอะไรใหม่ในรุ่น 3 คุณจะต้องเปิดเทมเพลต Numerics 10 ชุดเพื่อให้ได้สิ่งที่คุณต้องการสิ่งนี้ควรจะได้รับการปรับปรุงใน v3 มากขึ้นเนื่องจาก facades แบบคงที่เช่น Integrate Interpolate Fit หรือ FindRoots สำหรับกรณีง่ายๆถูกย้ายไปยัง namespace ของราก และ namespaces ขั้นตอนวิธีการทั้งหมดสำหรับการใช้งานขั้นสูงของรูปแบบนี้เป็นเพียงนอกเหนือจาก namespaces ง่ายสุดท้ายแยกความแตกต่างที่ส่งกลับค่า interpolated ทั้งหมดและอนุพันธ์แรกและที่สองที่จุด x บางส่วนได้รับการเรียบง่ายแทนสอง out - พารามิเตอร์ในลำดับที่ไม่คาดคิดตอนนี้จะส่งกลับ tuple กับการสั่งซื้อที่เหมาะสมการออกแบบของการแปลงเลขสองครั้งที่แปลกค่อนข้างจะได้รับการเรียบง่ายเพื่อคงที่ class และง่ายมากที่จะใช้อย่างชัดเจนการกระจายความเสี่ยงแม้ว่าจะเป็นไปได้เสมอที่จะกำหนด RNG สุ่มแบบกำหนดเองเพื่อแจกจ่ายสำหรับการสุ่มตัวอย่างจำนวนสุ่มมันค่อนข้างซับซ้อนและจำเป็นต้องใช้ขั้นตอนที่สองตอนนี้ทั้งหมด constructors การจัดจำหน่ายมีเกินรับแบบกำหนดเอง สุ่มแหล่งที่มาโดยตรงในการก่อสร้างในขั้นตอนเดียวกระจายไม่กี่ตอนนี้สนับสนุนการประมาณค่าความเป็นไปได้สูงสุดและการกระจายมากที่สุดใช้ฟังก์ชั่นการกระจายการผกผันการกระจายฟังก์ชันเช่น PDF CDF และ InvCDF ขณะนี้สัมผัสโดยตรงเป็นฟังก์ชั่นแบบคงที่เอกสารแบบอินไลน์และพารามิเตอร์ การตั้งชื่อได้รับการปรับปรุงอย่างมีนัยสำคัญ ChiSquare กลายเป็น ChiSquared และอินเตอร์เฟซ IDistribution กลายเป็น IUnivariateDistribution ง่ายสุ่มตัวอย่าง composeable เพิ่มเติมใน F กับโมดูลตัวอย่างใหม่ News ฟังก์ชันระยะทางขั้นตอนมาตรฐานสำหรับการประเมิน Euclidean, แมนฮัตตันและ Chebychev ระยะทางระหว่างอาร์เรย์หรือเวกเตอร์ยังสำหรับทั่วไป ผลรวมของ ความแตกต่างอย่างแท้จริง SAD, Mean-Absolute Error MAE, Sum of Squared Difference SSD และ Mean-Squared Error ตัวชี้วัด MSE ระยะ Hamming ใช้ Leveraging provider ที่ไม่เหมาะสมและไม่มีข้อผิดพลาด ArgumentNullExceptions. Likely เป็นผลข้างเคียงจากการใช้งานโปรแกรมของฉันในช่วงปีที่ผ่านมา ฉันไม่ทำตามอาร์กิวเมนต์ทำไมใน C ประจำทุกอย่างชัดเจนต้องตรวจสอบอาร์กิวเมนต์ทั้งหมดสำหรับ null I ve แล้วลดลงไม่กี่ตรวจสอบเหล่านี้ แต่ยังคงมีมากกว่า 2000 สถานที่ที่ Numerics พ่น ArgumentNullException ส่วนใหญ่เหล่านี้อาจจะหายไปมี เป็นหนึ่งในกรณีที่จะทำให้รู้สึกเพื่อให้พวกเขาแม้ว่าเมื่อรูทีนยอมรับอาร์กิวเมนต์ แต่ไม่ได้ใช้ทันทีและจึงไม่ก่อให้เกิด NullReferenceException ทันทีการอ้างอิง null ล่องในอาจจะยากที่จะแก้ปัญหาเพื่อให้เราจะให้ตรวจสอบ แต่กรณีดังกล่าวค่อนข้างหายากให้ลักษณะของไลบรารีห้องสมุด IO ที่ใช้ในการแจกจ่ายเป็นส่วนหนึ่งของชุดหลักคือตอนนี้ชุดของ sepa อัตรา NuGet แพคเกจเช่นและอาศัยอยู่ในพื้นที่เก็บข้อมูลที่แยกจากกันการเลือกประเภทพีชคณิตเชิงเส้นทั่วไปเนื่องจาก namespace ทั่วไปต้องใช้อยู่ตลอดเวลาและเส้นทางที่แนะนำที่มีความสุขอยู่ในขณะนี้เพื่อใช้ประเภททั่วไปทุกอย่างจากเนมสเปซถูกย้ายไปแล้ว namespace up จากตอนนี้คุณมักจะต้องเปิดสอง namespaces เมื่อทำงานกับพีชคณิตเชิงเส้นถึงแม้ว่า factorizations เป็นสิ่งที่จำเป็นตัวอย่างเช่นเมื่อใช้ double type คุณ d เปิดและเนื่องจากการพิมพ์มีความเข้มแข็งมากขึ้นใน F ทั้งหมด init สร้างฟังก์ชัน ในโมดูล F ตอนนี้กลับโดยตรงประเภททั่วไปเพื่อให้คุณ don t ต้อง upcast ด้วยตนเองตลอดเวลากิจวัตรมากที่สุดได้รับการทั่วไปในการทำงานกับชนิดทั่วไปกรณีที่คุณต้องการใช้ขั้นตอนวิธีทั่วไป แต่ยังต้องสร้างการฝึกอบรมใหม่หนาแน่นหรือเบาบาง หรือเวกเตอร์สร้างทั่วไปใหม่ได้รับการเพิ่มนี้จะไม่ค่อยมีความจำเป็นในรหัสผู้ใช้แม้ว่าจะมีการขาดประจำตัวของสเกลา - เมทริกซ์ประจำที่ขาดหายไปบางอย่างเช่นการเพิ่มหรือลบ scalar ไปยังเมตริกซ์หรือหาร scalar โดยเมทริกซ์ได้รับการเพิ่มการสนับสนุนจากผู้ให้บริการที่เป็นไปได้มีตอนนี้ยังเป็นประจำโมดูลัส Point-wise ประกอบการติดตั้งที่สนับสนุน F. เราได้เพิ่มจุดฉลาดและผู้ประกอบการเพื่อการฝึกอบรมและเวกเตอร์ใน ไลบรารีหลักนี้ไม่ได้รับการสนับสนุนในทุกภาษา แต่ทำงานได้ดีใน F แม้ว่าจะไม่มีการสนับสนุน currying แน่นอนในภาษาอื่น ๆ คุณสามารถใช้วิธีการตามปกติได้เช่นเดียวกับก่อนการทำแบบจำลองและการแก้ปัญหาแบบเดิม ๆ โดยใช้วิธีการขยายหรือการสร้างที่ชัดเจนซึ่งไม่ได้ผลดีเมื่อใช้ประเภททั่วไปประเภทเมทริกซ์ทั่วไปจะมีวิธีการสร้างขึ้นโดยตรงดังนั้นการใช้งานจริงได้รับการ internalized เนื่องจากไม่มีความจำเป็นในการเข้าถึงโดยตรง QR การแยกตัวประกอบเป็นตอนนี้บางโดยค่าเริ่มต้นและ factorizations ไม่โคลนผลของพวกเขาสำหรับเหตุผลในทางปฏิบัติไม่มีการออกแบบการแก้ซ้ำ iterative ได้ง่ายและมีนัยสำคัญ ตอนนี้ทั่วไปและใช้ร่วมกันที่เป็นไปได้และยอมรับประเภททั่วไปทุกหนทุกแห่ง namespaces ขณะนี้แบนมากขึ้นเป็นโครงสร้างรายละเอียดมากไม่ได้เพิ่มค่าใด ๆ แต่หมายความว่าคุณต้องเปิดโหล namespaces. Misc การปรับปรุงพีชคณิตเชิงเส้นตอนนี้มีกิจวัตร ConjugateDotProduct ใน นอกเหนือไปจาก DotProduct. Vectors ในขณะนี้ระบุอย่างชัดเจน L1, L2 และบรรทัดฐาน infinityMatrices Vectors ตอนนี้มี enumerators ที่สอดคล้องกันโดยมีตัวแปรที่ข้ามค่าศูนย์ที่มีประโยชน์หากมีการสร้างแบบจำลอง Sparse. Matrix Vector ที่เรียบง่ายและโดยปกติจะไม่ต้องใช้มิติข้อมูลที่ชัดเจนอีกต่อไป สร้างการทแยงมุม matrices หรือเช่นที่ทุกเขตข้อมูลมีค่าเดียวกันเวกเตอร์ของโรงเรียนแสดงให้เห็นว่าการจัดเก็บข้อมูลมีความหนาแน่นสูงกับผู้ให้บริการ IsDense ใหม่ผู้ให้บริการได้ถูกย้ายไป namespace ผู้ให้บริการและมีอย่างทั่วถึงอีกครั้งเพิ่มเติมซับซ้อนที่มีประสิทธิภาพ Asin Acos สำหรับตัวเลขจริงขนาดใหญ่ ใช้ชื่อสั้น ๆ แทนชื่อ namesplex สั้น ๆ สำหรับ Exp, Ln, Log10, Log. Statistics n ew single-pass วิธี MeanVariance ใช้บ่อยๆร่วมกันแชร์บทความนี้ฉันยังคงทำงานกับการโกงสิ่ง F - พยายามหาวิธีที่จะคิดใน F แทนที่จะแปลจากภาษาอื่น ๆ ที่ฉันรู้จักฉันเพิ่งได้คิดถึง กรณีที่คุณ don t มีแผนที่ 1 1 ระหว่างก่อนและหลังกรณีที่ล้มลงตัวอย่างหนึ่งของค่านี้คือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยปกติแล้วคุณจะมี len-n 1 รายการสำหรับรายการ len ยาวเมื่อเฉลี่ยมากกว่า n items สำหรับ gurus ออกมีวิธีนี้เป็นวิธีที่ดีที่จะทำโดยใช้คิวที่ถูกยึดจาก Jomo Fisher บางทีวิธีที่ดีกว่าจะใช้ MovingAverageQueue โดยสืบทอดมาจาก Fifo. asked พ. ย. 17 08 ที่ 11 12. ฉันต้องประกาศว่าให้ MovingAverage ns seq float เพื่อที่จะนำสิ่งนี้ลงในโมดูลยูทิลิตี้ออกจากไซต์ call, เพื่อปลอบโยนระบบประเภทเท่าที่ฉันสามารถบอกได้นี้ทำงานเฉพาะกับลอยเนื่องจากข้อ จำกัด ของการเรียกร้อง MSDN ฉันสามารถแทนที่ว่าด้วยการใช้นี้ในลำดับ int แต่ที่ให้ข้อผิดพลาดไบรอันที่แตกต่างกันคุณสามารถกำหนดใหม่นี้ ตอบเพื่อทำงานในบริบททั่วไปเพื่อที่จะทำงานกับ seq - of - ใด - เลขคณิตชนิดโดยไม่มีข้อสรุปประเภท Warren Young 27 มิถุนายนที่ 13 19 04. ฉันควรชี้ให้เห็นว่าฉันต้องการสำหรับการทำงานเฉลี่ยค่าเฉลี่ยนี้คือการได้รับ หน้าต่างสั้น 30ish เหนือลำดับของจำนวนเต็มที่เกือบทั้งหมดในล้านดังนั้นฉัน don t ต้องการจุดลอยแม้ตัวเลขเดียวที่ด้านขวาของจุดทศนิยมเป็นของใช้ไม่จริงในใบสมัครของฉันแปลงจำนวนเต็มของฉัน FP และ ผลกลับไป int เพียงเพื่อปลอบโยนไลบรารีมาตรฐาน F ไม่ได้ t อุทธรณ์ Warren Young 27 มิถุนายนที่ 13 ที่ 19 30. ถ้าคุณสนใจเกี่ยวกับประสิทธิภาพแล้วคุณสามารถคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยใช้สิ่งเช่นนี้สมมติว่าเราคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในช่วง 3 วันหน้าต่างส่วนที่ยากเกี่ยวกับเรื่องนี้คือ การถือครองทั้งหมดของคุณทำงานก่อนหน้านี้และหมายเลข N หน้าต่างฉันมากับรหัสต่อไปนี้รุ่น isn t เป็นดีมองเป็นรหัส Haskell แต่ควรหลีกเลี่ยงปัญหาประสิทธิภาพการทำงานที่เกี่ยวข้องกับ recomputing หน้าต่างของคุณในการทำงานแต่ละครั้งจะช่วยให้ทำงานทั้งหมด และถือหมายเลขที่ใช้ก่อนหน้านี้ในคิวดังนั้นควรจะรวดเร็วมากเพียงเพื่อความสนุกสนานผมเขียน benchmark. If ง่ายคุณสนใจเกี่ยวกับประสิทธิภาพการทำงานและเช่นรหัสสง่างามแล้วลองใช้ FSUnit เราสามารถทดสอบ it. The เคล็ดลับของขั้นตอนวิธี เป็นผลรวมครั้งแรกของหมายเลข n และรักษาจำนวนที่ใช้โดยการเพิ่มส่วนหัวของหน้าต่างและลบส่วนหางของหน้าต่างหน้าต่างบานเลื่อนจะทำได้โดยทำซิปด้วยตัวเองในลำดับ แต่ด้วยอาร์กิวเมนต์ที่สองเพื่อซิปขั้นสูงโดย เสื้อ เขาหน้าต่าง size. At ปลายท่อที่เราเพิ่งแบ่งรวมทำงานโดยหน้าต่าง size. Note สแกนเป็นเหมือนพับ แต่ผลรุ่นของรัฐในแต่ละลำดับ. โซลูชันแม้สง่างามมากขึ้นแม้ว่า possibley กับประสิทธิภาพคือ. ให้สังเกตว่าถ้าเราเป็นศูนย์แผ่นลำดับที่เรา don t จำเป็นต้องคำนวณ sum. There เริ่มต้นอาจจะมีประสิทธิภาพการทำงานเนื่องจากความดันที่สองที่เกี่ยวข้องกับการห่อของทั้งสองลำดับ แต่อาจจะไม่สำคัญขึ้นอยู่กับขนาดของ window. answered Aug 31 12 at 8 06.Name ผู้ใช้ Guide. Class MovingWindowFilter จะแทนที่จุดข้อมูลด้วย fi แบบเส้นตรง, gi, ของจุดข้อมูลทันทีที่ด้านซ้ายและขวาของ fi, ขึ้นอยู่กับชุดสัมประสิทธิ์ที่ระบุ, จุดที่อยู่ใกล้เคียงจะถูกกำหนดโดยจำนวนจุดด้านซ้าย nL และจำนวนจุดทางขวา nR. Creating Moving Window Filter Objects วัตถุ MovingWindowFilter ถูกสร้างขึ้นจาก จำนวนจุดด้านซ้ายและด้านขวาของจุดเข้าและค่าสัมประสิทธิ์ของการรวมกันเชิงเส้นตัวอย่างเช่นรหัสนี้ constructs ตัวกรองหน้าต่างการเคลื่อนไหวไม่สมดุลของความยาว 5.Code ตัวอย่างสัญญาณ C filtering. Code ตัวอย่างสัญญาณ VB filtering. An InvalidArgumentException จะยกขึ้นถ้าความยาวของค่าสัมประสิทธิ์เวกเตอร์ไม่เท่ากับ numberLeft numberRight 1.Static class method มีให้สำหรับการสร้างเวคเตอร์ค่าสัมประสิทธิ์ของสามชนิดทั่วไปMovingAverageCoefficientsสร้างเวกเตอร์สัมฤทธิ์ที่ใช้ตัวกรองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ExponentiallyWeightedMovingAverageCoefficients สร้างค่าสัมประสิทธิ์เวกเตอร์ของเลขยกกำลัง ค่าสัมประสิทธิ์ EWMA ถ่วงน้ำหนักเฉลี่ยของความยาวที่ระบุเมื่อจำนวนสัมประสิทธิ์ EWMA เพิ่มขึ้นฟิลเตอร์จะจับได้สูงสุด 86 47 ของน้ำหนักทั้งหมดเนื่องจากความยาวที่แน่นอนของตัวกรองความยาวของตัวกรอง n และน้ำหนักเลขชี้กำลังมีความสัมพันธ์กันโดยโครงสร้างของ SavitzkyGolayCoefficients เวกเตอร์สัมประสิทธิ์ที่ใช้ a ตัวกรองการปรับความเรียบของ Savitzky-Golay หรือที่รู้จักกันว่าเป็นสี่เหลี่ยมน้อยหรือ DIgital Smoothing POlynomial, DISPO ค่าสัมประสิทธิ์ของตัวกรองจะถูกเลือกเช่นว่าจุดที่กรองคือค่าของพหุนามที่ใกล้เคียงกับลำดับที่ระบุโดยทั่วไปเป็นสมการกำลังสองหรือเป็นรูปสี่เหลี่ยมผืนผ้าพหุนามจะพอดีกับการใช้ ขั้นตอนวิธีอย่างน้อยสี่เหลี่ยมตัวอย่างเช่นโค้ดต่อไปนี้สร้างตัวกรองเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อแทนที่แต่ละจุดข้อมูลอินพุตโดยมีค่าเฉลี่ยของค่าของมันและจุดโดยรอบตัวกรองสัญญาณ C ตัวอย่างเช่น Code ตัวอย่างการกรองสัญญาณของรหัส VB ​​รหัสนี้จะสร้าง Savitzky ตัวกรองของลีนุกซ์ซึ่งจะแทนที่จุดข้อมูลอินพุทแต่ละตัวที่มีค่าพหุนามพหุนามระดับที่สี่ผ่านค่าอินพุทและเป็นจุดที่อยู่รอบ ๆ ตัวอย่างเช่นการกรองสัญญาณของสัญญาณ C ตัวอย่างการกรองสัญญาณของโค้ด VB รหัสนี้จะสร้างตัวกรองความยาวเฉลี่ยเลขยกกำลังของความยาว 18.Code ตัวอย่าง C กรองสัญญาณตัวอย่างเช่นการกรองสัญญาณ VB หลังจากการก่อสร้างสามารถใช้วิธี SetFilterParameters เพื่อรีเซ็ตตัวกรอง พารามิเตอร์ในตัวกรองเช่น Code ตัวอย่างการกรองสัญญาณ Code ตัวอย่างสัญญาณ VB filtering. Moving Window Filter Properties เมื่อสร้างวัตถุ MovingWindowFilter ให้คุณสมบัติการอ่านอย่างเดียวต่อไปนี้ NumberLeft ได้รับจำนวนจุดที่ด้านซ้ายสำหรับหน้าต่างตัวกรอง. NumberRight ได้รับจำนวนจุดทางด้านขวาสำหรับหน้าต่างตัวกรอง WindowWindth ได้รับความกว้างของหน้าต่างที่เคลื่อนที่เท่ากับ NumberLeft NumberRight 1.NumberOfCoefficients ได้รับจำนวนค่าสัมประสิทธิ์การกรองเท่ากับ WindowWidth โดยตัวคูณจะเป็นตัวกรองสัมประสิทธิ์ของตัวกรอง วิธีการ MovingWindowFilter ใช้ตัวกรองกับชุดข้อมูลที่กำหนดโดยใช้ตัวเลือกเขตแดนที่ระบุการแจงนับ MovingWindowFilter ระบุตัวเลือกสำหรับการจัดการขอบเขตในตัวกรองหน้าต่างแบบเคลื่อนซึ่งตัวกรองไม่สมบูรณ์ซ้อนทับกับข้อมูล เพิ่ม NumberLeft ศูนย์ที่จุดเริ่มต้นของข้อมูลที่จะถูกกรองและ NumberRight ศูนย์จะสิ้นสุดลง ระบุว่า NumberLeft แรกและข้อมูล NumberRight ล่าสุดจะไม่ถูกกรองตัวอย่างเช่นโค้ดต่อไปนี้สร้างสัญญาณโคไซน์ที่มีเสียงดังจากนั้นกรองข้อมูลตัวอย่างเช่น C การกรองสัญญาณตัวอย่างเช่นการกรองสัญญาณ VB