我有一个连续值,我想计算一个指数移动平均线.通常我只是使用标准公式:
其中S n是新的平均值,α是α,Y是样本,S n-1是先前的平均值.
不幸的是,由于各种问题,我没有一致的采样时间.我可能知道我最多可以采样,比如每毫秒一次,但由于我无法控制的因素,我可能无法一次采样几毫秒.然而,一个更常见的情况是我简单地提前或延迟采样:而不是在0,1和2毫秒采样.我在0,0.9和2.1毫秒采样.我确实预计,无论延迟如何,我的采样频率都会远远超过奈奎斯特极限,因此我不必担心混叠.
我认为我可以通过根据自上次样本以来的时间长度适当地改变alpha来以一种或多或少的合理方式处理这个问题.
我的推理部分原因是EMA在前一个数据点和当前数据点之间"线性插值".如果我们考虑以间隔t计算以下样本列表的EMA:[0,1,2,3,4].如果我们使用区间2t,我们应该得到相同的结果,其中输入变为[0,2,4],对吧？如果EMA假设在t 2时该值从t 0开始为2 ,则与[0,2,2,4,4]上计算的区间t计算相同,但它没有这样做.或者这有意义吗？
有人能告诉我如何适当地改变阿尔法吗？"请展示你的作品." 即,向我展示数学,证明你的方法确实做得对.