Exponencial De Ancho De Banda Promedio Móvil

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RibbonPlotters flexibilidad surge del hecho de que el usuario puede especificar la función de la línea central de forma independiente de la función de desplazamiento utilizado en la creación de la banda. También permite que muchas bandas en lugar de una única banda que se trazan sobre y debajo de la acción del precio, de ahí el nombre de plotter quotribbonquot. La línea central o de referencia especificado por el usuario mediante un RefID parámetro de entrada. y puede ser cualquiera de las siguientes funciones: Uso UpperBandRef y LowerBandRef como líneas centrales de las desviaciones cintas (fórmulas personalizadas permite a especificar). Aritmética media móvil simple (AMA) de media móvil exponencial (EMA) Regresión lineal Línea (LR) Kaufman adaptativo de media móvil (KAMA) Tillson T3 triple media móvil exponencial (T3) Jurik de media móvil (JMA) cotización media ponderada (VWAP) valor fijo (cero, por ejemplo, va a trazar las bandas de desviación sobre el eje cero, sin ninguna acción vertical de los precios) el Jurik función móvil media requiere la compra de usuario Tradestation este add-on de Jurik Investigación. La llamada a esta función está comentada como la mayoría de los usuarios no tendrán una licencia para utilizar esta función. Los que están con licencia puede descomentar la sección correspondiente del código en el método local RibbonsCalc para implementar esta característica. El valor central fija permite al usuario buscar en el componente de desviación de las bandas sin el movimiento vertical inducido por la acción del precio. Con un valor fijo de cero, RibbonPlotter trazará las cintas de desviación alrededor del eje cero, y puede ser colocado en un sub-gráfico debajo del símbolo principal del gráfico. El usuario puede especificar la función de desviación utilizado para producir las cintas de forma independiente de la función de la línea central (de referencia) mediante la especificación de un parámetro de entrada, DevID. La función de desviación puede ser cualquiera de los siguientes: Desviación Estándar (Bandas de Bollinger) Error estándar (bandas Jon Andersen) rango promedio de certeza - ATR (Bandas de Keltner) Jurik rango promedio de certeza JATR (ATR utilizando Jurik Moving Average) puntos porcentuales ¿Por qué utilizar la RibbonPlotter el indicador de RibbonPlotter consolida la posibilidad de trazar una gran variedad de cintas en un único indicador. Este indicador se puede sustituir a varios otros indicadores y proporciona una interfaz de usuario consistente para esta colección de funciones. Utiliza características de oOel tales como los métodos locales para una mayor eficiencia. RibbonsPlotter2 es una versión anterior de RibbonsPlotter que utiliza RibbonsCalc2 función para calcular todos los valores de las cintas, en lugar de un método local RibbonsCalc. Esto hace compatible con las versiones RibbonsPlotter2 Tradestation anteriores a 9.0. El RibbonsCalc2 función también se puede llamar a una estrategia. Desde la misma función genera valores tanto para la estrategia y el indicador RibbonPlotter2, el usuario puede estar seguro de que los valores serán los mismos, siempre que el partido de parámetros de entrada. La única RibbonsCalc2 función de la cinta de usos múltiples tiene muchos beneficios para el desarrollador de estrategias de operación automatizados: El optimizador puede probar muchos tipos diferentes de estrategias de negociación sin alterar la codificación estrategia básica ya que el proceso de optimización puede, por ejemplo, cambiar entre Banda de Bollinger, Keltner pruebas de banda y banda de Porcentaje sin requerir una manipulación manual o duplicación del código estrategia. revisiones del código y las actualizaciones se pueden realizar en un solo lugar, sin necesidad de duplicar los cambios a lo largo de varios indicadores o estrategias diferentes. Una interfaz de usuario consistente a través de muchas funciones separadas hace que hace que el código sea más fácil de usar y por lo tanto menos propenso a errores involuntarios. RibbonPlotter Ejemplos RibbonPlotter es capaz de producir una amplia variedad de parcelas de cinta. Algunos de los ejemplos que se muestran a continuación representan las funciones más comunes y conocidas de la cinta o banda. También se muestran uno o dos menos variaciones comunes. Cintas de Bollinger se forman a partir de una aritmética mover la línea central media y una función DesviaciónEstándar desplazamiento. Esta gráfica muestra bandas en Desplazar-mentos de 1, 2 y 3 desviaciones estándar. Las bandas se ensanchan característicamente cuando el precio está en tendencia y estrecho durante la consolidación. Anderson Cintas utilizar una línea central de regresión lineal y una función de desviación stderr. Cada banda representa un incremento error estándar de distancia de la línea central. La regresión lineal abrazos de la línea central, el precio más estrechamente que una media móvil, y las bandas de error estándar no se expanden significativamente cuando la acción del precio está en tendencia, a diferencia de las bandas de Bollinger. En su lugar, bandas estrechas indican el precio está tendiendo constantemente cerca de la línea de regresión. bandas anchas sugieren que el aumento de la volatilidad de los precios lejos de la línea de regresión y por lo general se ve durante un descanso en una tendencia. Esta cinta representa una línea central Jurik de media móvil (JMA) y un porcentaje de desviación de la línea central. La propiedad Jurik media móvil es muy popular debido a su suavidad y bajo retardo. Se debe adquirir como un add-on para Tradestation. La T3 Tillson media móvil es similar y tiene casi la suavidad y bajo retardo de la Jurik, y está disponible para los usuarios Tradestation como una función incorporada. Este Kaufman adaptativa Moving línea central media muestra la rentabilidad de la línea central horizontal con relación durante la consolidación. En combinación con las bandas de desviación StdErr hace una base interesante para una reversión a la media del tipo de sistema de comercio. Keltner cintas están formadas por una línea central media móvil exponencial (EMA) y una función de desplazamiento rango promedio de certeza (ATR). Una línea central Tillson T3 y función de la desviación Jurik rango promedio de certeza (JATR) es una variación interesante. En comparación con las bandas de Keltner. tanto en la línea central y las cintas tienen un poco menos ruido. Se trata de una línea central Jurik Moving media con cintas porcentaje de desviación. Estas cintas mantienen un ancho de banda relativamente estable. Especificación de una línea central de cero en lugar de una función del precio permite esta función de desplazamiento DesviaciónEstándar para ser visto sin los efectos de la acción del precio. Esto hace que sea más fácil ver cómo la función de desplazamiento reacciona a la volatilidad y la moda del precio. Esta función StdErr también se muestra con una línea central de cero. Este tipo de pantalla permite una comparación más útil con la función de desplazamiento DesviaciónEstándar anteriormente. Es más fácil ver las características y diferencias entre las funciones únicas de desviación cuando se muestran sobre una referencia fija en lugar de seguir la acción del precio. RibbonPlotter Parámetros de entrada y UpperBandsRef LowerBandsRef son los precios de los insumos utilizados para el cálculo de las líneas centrales superior e inferior. Por lo general, estos son los mismos y por lo tanto producen una sola línea central. Sin embargo, el usuario puede definir líneas centrales separadas para las bandas superiores y las bandas inferiores, por lo tanto, los dos parámetros de entrada. RefID selecciona la función de utilizar para el cálculo de la línea central (s). Un valor de 0 indica que la función de la desviación se trazará centrada alrededor del eje cero, en lugar de seguir el precio. Las otras funciones que se utilizan para calcular la línea central (AMA, EMA, LR, etc.) son los números en el orden de sus parámetros de longitud RefID siguientes. Para seleccionar una línea central media móvil exponencial, por ejemplo, el usuario introduciría 2 desde EMALength aparece en la segunda posición tras RefID. El usuario especifica un RefID de 3, 4 o 5 para elegir una línea central que consiste en una línea de regresión lineal, un Kaufman media móvil o de un promedio Tillson T3 en movimiento, respectivamente, ya que este es el fin de que sus parámetros de longitud correspondientes aparecen en la entrada lista de parámetros. NBands es el número de bandas (cintas) encima y por debajo que se pintarán. StartMult es el multiplicador para ser utilizado para la primera banda. Las cintas posteriores, hasta un total de NBands se dibujan mediante la adición de Incremento al multiplicador de partida para la primera banda. ShowCenterLine alllows al usuario si desea visualizar o no la línea central de las cintas. DisplayParameters determina si los valores de los parámetros para la función de la línea central y la desviación se mostrarán en el gráfico en el texto, como se hizo en las muestras se muestran. Estas etiquetas de texto fueron dibujadas por el indicador en lugar de ser añadido manualmente después de la carta fue producido. CLVertPct, DevVertPct, CLHorizPct y DevHorizPct son los desplazamientos verticales y horizontales (en porcentaje del rango de gráfico vertical u horizontal) que se utilizan para posicionar la ubicación de las etiquetas de texto en el gráfico. Además, el indicador de encorporates positioningquot quotsmart de las etiquetas. Si la acción del precio está cerca del borde inferior de la tabla y el usuario ha especificado que la etiqueta debe ser dibujado cerca de la parte inferior del gráfico, el programa dará la vuelta automáticamente la etiqueta de la parte superior de la tabla para evitar sobrescribir la acción del precio . El desplazamiento vertical del borde inferior del gráfico especificado por el usuario será preservado, pero en lugar de esto se convertirá en el desplazamiento vertical desde el borde superior de las modificaciones chart. New de la exponencial algoritmo de media móvil para la estimación del ancho de banda referencias referencias 25 Referencias Referencias 8 quotThis produce un vector de pares de radio r y el grado j que describe, en coordenadas polares, la forma del borde más exterior de la máscara de primer plano (Figura 4c), con cada pico que representa una punta de la hoja. En el tercer paso, para evitar contar repetidamente las mismas puntas de las hojas, que alisar la radio vector grados mediante la aplicación de una operación de promedio móvil 26 que calcula la media sin inquirir del radio en una ventana. Matemáticamente. dado un grado j, los radio Rs suavizadas (j) es: quot Mostrar abstracta Ocultar el resumen Resumen: Aprovechando el actual rápido desarrollo en los sistemas de imágenes y algoritmos de visión por ordenador, se presentan HPGA, una plataforma de alto rendimiento fenotipificación para el modelado de crecimiento de las plantas y el análisis funcional, que produce una mejor comprensión de la distribución de energía en lo que respecta del equilibrio entre el crecimiento y la defensa. HPGA tiene dos componentes, PAE (Planta Área Estimación) y GMA (Crecimiento Modelado y análisis). En PAE, tomando el complejo problema de la hoja de superposición en cuenta, el área de cada planta se mide desde la parte superior con vistas imágenes en cuatro pasos. Dadas las mediciones abundantes obtenidos con PAE, en el segundo módulo de GMA, se aplica un modelo de crecimiento no lineal para generar curvas de crecimiento, seguido de análisis de datos funcional. Los resultados experimentales en la planta modelo Arabidopsis thaliana muestran que, en comparación con un enfoque existente, HPGA reduce la tasa de error de medición de área de la planta a la mitad. La aplicación de HPGA en las plantas mutantes CFQ bajo luz fluctuante revela la correlación entre las bajas tasas fotosintéticas y pequeña área de la planta (en comparación con el tipo salvaje), lo que plantea la hipótesis de que la anulación de CFQ cambia la sensibilidad de la distribución de energía en virtud de la fluctuación de las condiciones de luz a reprimir el crecimiento de las hojas. HPGA está disponible en www. msu. edu/ de texto completo del artículo Dic 2013 quotLowpass EMA 42, 43 Estabilidad y Error 43 filtros basados ​​en tres técnicas existentes diseñados en torno a esta filosofía. A pesar de que se han propuesto hace un par de años, a nuestro leal saber y entender ninguna de ellas activa ha sido empleado en una herramienta de estimación de ancho de banda disponible. quot Mostrar resumen Ocultar resumen resumen: la estimación del ancho de banda disponible de extremo a extremo es una métrica cru-cial para los servicios de banda ancha dependientes tales como streaming multimedia, peer-to-peer y aplicaciones de juegos también es útil para la calidad de la verificación del servicio y el tráfico Ingenieria. Este artículo presenta los detalles de ASSOLO, una herramienta de sondeo activo eficiente para estimar el ancho de banda disponible de una ruta de red. La herramienta se basa en el concepto bien conocido de congestionquot quotself inducida, y que cuenta con un nuevo perfil de tráfico de sondeo llamado REACH (reflejado exponencial Chirp) para probar una amplia gama de posibles tasas de con un solo flujo de paquetes. Además, el programa se ejecuta dentro de un sistema operativo en tiempo real y utiliza algunas técnicas-de noising para mejorar el proceso de medición. Resultados ex-experimentales muestran que ASSOLO supera pathChirp, una herramienta de medición del estado de la técnica, la estimación del ancho de banda disponible con mayor precisión y estabilidad en presencia de diferentes fuentes de tráfico transversal. Además, se demuestra que el uso de un sistema operativo en tiempo real puede aumentar la estabilidad de las estimaciones bajar el impacto de los cambios de contexto software. Artículo Ene 2010 BMC Biología de Sistemas Emanuele Goldoni Giuseppe Rossi Alberto Torelli quotFor caminos cortos (es decir, un par de enlaces), x debe ser un buen estimador de la latencia y s 2 proporcionar un indicador aproximado de la calidad del enlace: el lúpulo con una alta varianza puede estar experimentando un mayor número de retransmisiones. Proponemos la media exponencial móvil ponderada (EWMA) 3 como un medio para obtener este cálculo con poca utilización de la memoria y de bajo consumo de CPU (Ecuación 3.2). Un parámetro (0 1) se establece que sopesar las medidas reales con respecto al pasado, por lo tanto, suavizar las consecuencias de las últimas tendencias y las posibles desviaciones. quot Mostrar Ocultar resumen Resumen Resumen: La naturaleza de las redes de sensores inalámbricos (WSN) impide la aplicación de los métodos clásicos en tiempo real si no se toman supuestos restrictivos sobre las entidades participantes. Por lo tanto, para la aplicabilidad de los métodos alternativos despliegues realistas capaces de ofrecer calidad significativa de servicio (QoS) basadas en supuestos realistas son necesarios. Este informe técnico presenta un enfoque para estimar las garantías de puntualidad probabilísticas de retrasos en la entrega de mensajes de extremo a extremo en WSN. Cada nodo calcula en tiempo de ejecución estadísticas locales sobre su latencia de reenvío de mensajes con bajos requisitos de cálculo y de memoria. La composición de esta información local se utiliza en tiempo de ejecución para la construcción de una métrica que estima la función de densidad de probabilidad (pdf) de la latencia de extremo a extremo de una trayectoria. Esta métrica de QoS beneficios adaptativos ya que se actualiza constantemente en tiempo de ejecución y refleja el estado real de la red. Resultados de la simulación subrayan la exactitud del método. - Texto completo del artículo Feb 2009 Sistemas de BMC Biología Ramón Serna Oliverby Steve Uhlig, Olivier Bonaventure - Comput. Commun. Rev. 2004. Hoy en día, la mayoría de los sistemas autónomos conectados de modo múltiple (AS) tienen que controlar el flujo de tráfico entre dominios para su rendimiento y razones económicas. Esto se hace generalmente por ajustar manualmente las configuraciones BGP de los routers en una base de prueba y error propenso a errores. En este trabajo, se demonstrat. Hoy en día, la mayoría de los sistemas autónomos conectados de modo múltiple (AS) tienen que controlar el flujo de tráfico entre dominios para su rendimiento y razones económicas. Esto se hace generalmente por ajustar manualmente las configuraciones BGP de los routers en una base de prueba y error propenso a errores. En este trabajo se demuestra que son posibles técnicas de diseño de ingeniería de tráfico basados ​​en BGP sistemáticos para sistemas autónomos de código auxiliar. Nuestro enfoque para resolver este problema de ingeniería de tráfico es permitir que el operador de red para definir funciones objetivo en el tráfico entre dominios. Esas funciones objetivo son utilizados por una caja de optimización colocado dentro del sistema autónomo que controla el tráfico entre dominios mediante la regulación de los mensajes distribuidos iBGP dentro del AS. Se demuestra que la utilización de un algoritmo evolutivo eficiente permite tanto optimizar la función objetivo y limitar el número de mensajes iBGP. Al mantener una vida en las rutas pellizcadas, también muestran que proporciona estabilidad a la ruta entre dominios seguido por el tráfico es posible. Evaluamos el rendimiento de la solución basado en trazas de tráfico de dos sistemas autónomos del trozo de diferentes tamaños. Nuestras simulaciones muestran que el tráfico entre dominios puede ser diseñado de manera eficiente mediante el uso de no más de unos pocos anuncios iBGP por minuto. Nuestra contribución en este documento. por Emanuele Goldoni, Giuseppe Rossi. 2008. End-to-end de estimación de ancho de banda disponible es muy importante para las aplicaciones que dependen de ancho de banda, la verificación de la calidad de servicio y la ingeniería de tráfico. Aunque varias técnicas y herramientas han sido desarrolladas en el pasado, la producción de estimaciones precisas en tiempo real, todavía sigue siendo un desafío, principal. End-to-end de estimación de ancho de banda disponible es muy importante para las aplicaciones que dependen de ancho de banda, la verificación de la calidad de servicio y la ingeniería de tráfico. Aunque varias técnicas y herramientas han sido desarrolladas en el pasado, la producción de estimaciones precisas en tiempo real, sigue siendo un reto, debido principalmente a la falta de control en la ruta de la red de medición y las condiciones ambientales, tales como el ruido y el tráfico de ráfagas de corto plazo. En este trabajo se presenta VHF (Filtro Vertical Horizontal), una técnica modificada en movimiento exponencial Media ponderada (EWMA) tomado del mundo financiero, nuestro objetivo es producir estimaciones precisas del ancho de banda disponible, reduciendo el impacto de las observaciones ruidosas. La exactitud de esta solución se compara con otras técnicas EWMA, mostrando que VHF tiene un buen rendimiento y estabilidad. Los resultados de simulaciones también muestran que el comportamiento de VHF es bastante predecible y no hay necesidad de ajustar el filtro cada vez que condiciones de la red. por Vladimir Privman. La responsabilidad por el contenido descansa sobre los autores y no en IARIA, ni en IARIA voluntarios, empleados o contratistas. IARIA es el dueño de la publicación y de los aspectos editoriales. IARIA se reserva el derecho a actualizar los contenidos para mejorar la calidad. Abstracting está permitido con el crédito para. La responsabilidad por el contenido descansa sobre los autores y no en IARIA, ni en IARIA voluntarios, empleados o contratistas. IARIA es el dueño de la publicación y de los aspectos editoriales. IARIA se reserva el derecho a actualizar los contenidos para mejorar la calidad. Abstracting está permitido con el crédito a la fuente. Las bibliotecas están autorizados a fotocopiar o imprimir, proporcionando la referencia se menciona y que se pone a disposición el material resultante, sin costo alguno. Referencia debe mencionar: Revista Internacional sobre Avances en Sistemas y Medidas, ISSN 1942-261x vol. 2, no. 4, año 2009, el ruido usando pesos más bajos i. Sin embargo, si el cambio persiste, el filtro debe converger rápidamente al nuevo valor. La ecuación (19), entonces debe tomar la forma: Ei iEi1 (1 i) Oi. (20) de paso bajo EMA -42--, de estabilidad y de 43 máscaras de errores base 43 son tres técnicas existentes diseñados en torno a esta filosofía. A pesar de que se han propuesto hace un par de años, a nuestro leal saber y entender ninguno de ellos. por Hejun Wu, Luo Qiong. Observamos dos problemas en los esquemas actuales de programación para el procesamiento de consultas del sensor dentro de la red: (1) Un plan de ejecución de la consulta nunca cambia después de que se inyecta en la red y (2) el programa de comunicación de datos rara vez se considera la carga de trabajo de la consulta. Ambos problemas perjudican gravemente el rendimiento, b. Observamos dos problemas en los esquemas actuales de programación para el procesamiento de consultas del sensor dentro de la red: (1) Un plan de ejecución de la consulta nunca cambia después de que se inyecta en la red y (2) el programa de comunicación de datos rara vez se considera la carga de trabajo de la consulta. Ambos problemas perjudican gravemente el rendimiento, ya que la dinámica de tiempo de ejecución, tales como la conectividad inalámbrica y de los flujos de datos, cambian con frecuencia y afectan el rendimiento en gran medida. Para hacer frente a estos dos problemas, se propone una adaptación, planificador integral, AHS, que programa tanto los operadores de consulta y la comunicación de datos, y es capaz de adaptar los horarios a la dinámica en tiempo de ejecución. Hemos implementado AHS en nesC y hemos probado en motas reales, así como en la simulación. Nuestros resultados muestran que la AHS mejora el rendimiento de procesamiento de consultas en diversos entornos dinámicos. 1. modelo Ving media (GEMA) para el segundo nivel, ya que es capaz de estimar los valores de los datos sensoriales n mientras que los modelos (EMA) que se usan comúnmente media móvil exponencial sólo pueden predecir un valor próximo -4--. AHS tendría que considerar a todos los n valores próximos de datos sensoriales como el mismo si el uso de estos modelos EMA. En AHS, n se establece como el número promedio de los valores de datos sensoriales consecutivos que tienen el mismo signo i. por Ramón Serna Oliver, Gerhard Fohler, Technische Universität Kaiserslautern. La naturaleza de las redes de sensores inalámbricos y sus despliegues de-en entornos reales impide la aplicación de los métodos clásicos en tiempo real para garantizar las propiedades de puntualidad, que se complica aún más por la importancia fundamental de bajo consumo de energía. En este artículo se presenta un método para estimar. La naturaleza de las redes de sensores inalámbricos y sus despliegues de-en entornos reales impide la aplicación de los métodos clásicos en tiempo real para garantizar las propiedades de puntualidad, que se complica aún más por la importancia fundamental de bajo consumo de energía. En este artículo se presenta un método para estimar Probabil-dades de cumplimiento de los plazos de entrega de extremo a extremo y ampliar el concepto de ruta de enrutamiento, proporcionando así el conocimiento adi-cional de los saltos de red. 1 ry para cada enlace de acuerdo a su rendimiento. Por lo tanto, es suficiente para estimar la media y la varianza de dicha distribución para aplicar la CLT. Proponemos la media exponencial móvil ponderada (EWMA) -2-- como un medio para obtener este cálculo con poca utilización de la memoria y de bajo consumo de CPU (Ecuación 6). Un parámetro (0 1) está configurado para pesar las medidas reales con respecto al pasado, henc. por Ramón Oliver Serna, Universidad Técnica de Kaiserslautern. 2009. La naturaleza de las redes de sensores inalámbricos (WSN) impide la aplicación de los métodos clásicos en tiempo real si no se toman supuestos restrictivos sobre el participante en-tidades. Por lo tanto, para la aplicabilidad de los métodos de implementaciones alternativas realistas capaces de ofrecer calidad significativa de servicio (QoS) basada en r. La naturaleza de las redes de sensores inalámbricos (WSN) impide la aplicación de los métodos clásicos en tiempo real si no se toman supuestos restrictivos sobre el participante en-tidades. Por lo tanto, para la aplicabilidad de los métodos alternativos despliegues realistas capaces de ofrecer calidad significativa de servicio (QoS) basadas en supuestos realistas son necesarios. Este informe técnico presenta un enfoque para estimar las garantías de puntualidad probabilísticas de retrasos en la entrega de mensajes de extremo a extremo en WSN. Cada nodo calcula en tiempo de ejecución estadísticas locales sobre su latencia de reenvío de mensajes con bajos requerimientos de com-computacional y de memoria. La composición de esta información local se utiliza en tiempo de ejecución para la construcción de una métrica que estima la función de densidad de probabilidad (pdf) de la latencia de extremo a extremo de una trayectoria. Esta métrica de QoS beneficios adaptativos ya que se actualiza constantemente en tiempo de ejecución y refleja el estado real de la red. Resultados de la simulación subrayan la exactitud del método. Capítulo 1 latencia y S2 proporcionar un indicador aproximado de la calidad del enlace: el lúpulo con una alta varianza puede estar experimentando un mayor número de retransmisiones. Proponemos la media exponencial móvil ponderada (EWMA) -3-- como un medio para obtener este cálculo con poca utilización de la memoria y de bajo consumo de CPU (Ecuación 3.2). Un parámetro (0 1) está configurado para pesar las medidas reales con respecto al pasado, él. por Adam Wierzbicki, Lars Burgstahler. El diseño y operación de las redes de telecomunicaciones a menudo requiere decisiones basadas en la medición. Ejemplos de tales decisiones son enrutamiento basado en QoS, donde la medición de la capacidad del enlace utilizado influye en la selección de la ruta, o ubicación de la caché que utiliza mediciones de rendimiento promedio TCP. El diseño y operación de las redes de telecomunicaciones a menudo requiere decisiones basadas en la medición. Ejemplos de tales decisiones son enrutamiento basado en QoS, donde la medición de la capacidad del enlace utilizado influye en la selección de la ruta, o ubicación de la caché que utiliza mediciones de rendimiento promedio TCP. Sin embargo, la variabilidad de las mediciones de condiciones de la red hace que sea difícil el uso de ellos para tales decisiones. En el enrutamiento de calidad de servicio, las decisiones han de ser estables a fin de evitar la reordenación de paquetes en la ubicación de la caché, un pequeño cambio en las mediciones puede conducir a una decisión de localización completamente diferente. Por lo tanto, los algoritmos de estimación se utilizan para suavizar las mediciones. La calidad de las decisiones sobre la base de las estimaciones depende de lo cerca que la estimación es a las condiciones reales, y por lo variable que es. Hay un equilibrio entre estos dos objetivos que hace que sea difícil elegir un método de estimación apropiado. En este trabajo, un enfoque que utiliza el análisis de criterios múltiples para evaluar la calidad se introduce un algoritmo de estimación. Se muestra cómo el método de evaluación puede ser adaptado para adaptarse a las preferencias del diseñador algoritmo. Algunos algoritmos de estimación de ejemplo se evalúan en trazas de tráfico sintéticos y reales utilizando el enfoque propuesto se muestra cómo la evaluación puede ser adaptado para dos aplicaciones diferentes. por Emanuele Goldoni, Alberto Torelli. la estimación del ancho de banda disponible-AbstractEnd a extremo es una métrica cru-cial para los servicios de banda ancha dependientes tales como streaming multimedia, peer-to-peer y aplicaciones de juegos también es útil para la verificación de la calidad del servicio y la ingeniería de tráfico. Este artículo presenta los detalles de ASSOLO, una EF. la estimación del ancho de banda disponible-AbstractEnd a extremo es una métrica cru-cial para los servicios de banda ancha dependientes tales como streaming multimedia, peer-to-peer y aplicaciones de juegos también es útil para la verificación de la calidad del servicio y la ingeniería de tráfico. Este artículo presenta los detalles de ASSOLO, una herramienta de sondeo activo eficiente para estimar el ancho de banda disponible de una ruta de red. La herramienta se basa en el concepto bien conocido de la congestión auto-inducido, y que cuenta con un nuevo perfil de tráfico de sondeo llamado REACH (reflejado exponencial Chirp) para probar una amplia gama de posibles tasas de con un solo flujo de paquetes. Además, el programa se ejecuta dentro de un sistema operativo en tiempo real y utiliza algunas técnicas-de noising para mejorar el proceso de medición. Resultados ex-experimentales muestran que ASSOLO supera pathChirp, una herramienta de medición del estado de la técnica, la estimación del ancho de banda disponible con mayor precisión y estabilidad en presencia de diferentes fuentes de tráfico transversal. Además, se demuestra que el uso de un sistema operativo en tiempo real puede aumentar la estabilidad de las estimaciones bajar el impacto de los cambios de contexto software. Palabras clave-ancho de banda disponible, medición de red activa, evaluación de desempeño, en tiempo real. I. ruido usando pesos más bajos i. Sin embargo, si el cambio persiste, el filtro debe converger rápidamente al nuevo valor. La ecuación (19), entonces debe tomar la forma: Ei iEi1 (1 i) Oi. (20) de paso bajo EMA -42--, de estabilidad y de 43 máscaras de errores base 43 son tres técnicas existentes diseñados en torno a esta filosofía. A pesar de que se han propuesto hace un par de años, a nuestro leal saber y entender ninguno de ellos. por Mary Looney, Oliver Gough. estimación de la tasa AbstractTraffic es una parte esencial de la gestión y control de tráfico en la producción de calidad de servicio (QoS) redes habilitadas. Se han propuesto varias técnicas de estimación de la tasa para la estimación de tasa de tráfico eficiente. Idealmente, estos estimadores deben ser ágil, estable y preciso. estimación de la tasa AbstractTraffic es una parte esencial de la gestión y control de tráfico en la producción de calidad de servicio (QoS) redes habilitadas. Se han propuesto varias técnicas de estimación de la tasa para la estimación de tasa de tráfico eficiente. Idealmente, estos estimadores deben ser ágil, estable y precisa para realizar un seguimiento de los cambios en la tasa de tráfico rápidamente, pero ignorar los cambios a corto plazo debido a comportamiento del tráfico para producir resultados precisos. Sin embargo, un solo estimador de velocidad puede no siempre ser configurado para ser a la vez ágil y estable. En este trabajo se propone un algoritmo de estimación de la velocidad que utiliza dos técnicas de estimación de tasa en un enfoque basado en flip-flop para que pueda ser ágiles en la medición de los cambios reales de tráfico de una manera oportuna y precisa, además de ser estable en ignorar a corto plazo variaciones del tráfico. La investigación de algoritmos TSW y EWMA existentes se realiza para determinar los que mejor funcionan con el estimador propuesto en términos de agilidad y estabilidad. análisis de simulación se utiliza para analizar el rendimiento del algoritmo propuesto en comparación con la de un filtro de flip-flop existente. Los resultados cuantitativos demuestran la mejora del rendimiento del estimador propuesto sobre la del filtro de flip-flop existente en ser una técnica de estimación de la tasa ágil, estable y precisa. como las fluctuaciones del estimador ágil solamente introducir inestabilidad y error en el sistema. Se han propuesto una serie de enfoques para superar los inconvenientes de la EWMA. Estos incluyen el EWMA dinámico -12-- y EWMA basado ventana de tiempo 1. Estos algoritmos realizan estimaciones periódicamente en lugar de un paquete por paquete base reduciendo de este modo la complejidad computacional de la EWMA. También proponen t. por Oliver L Tessmer, Yuhua Jiao, Jeffrey A Cruz, David M Kramer, Jin Chen. Método: Aprovechando el actual rápido desarrollo en los sistemas de imágenes y algoritmos de visión por ordenador, se presentan HPGA, una plataforma de alto rendimiento fenotipificación para el modelado de crecimiento de las plantas y el análisis funcional, lo que produce una mejor comprensión de la distribución de energía en lo que respecta de la balanza. Método: Aprovechando el actual rápido desarrollo en los sistemas de imágenes y algoritmos de visión por ordenador, se presentan HPGA, una plataforma de alto rendimiento fenotipificación para el modelado de crecimiento de las plantas y el análisis funcional, lo que produce una mejor comprensión de la distribución de energía en lo que se refiere al equilibrio entre el crecimiento y la defensa. HPGA tiene dos componentes, PAE (Planta Área Estimación) y GMA (Crecimiento Modelado y análisis). En PAE, tomando el complejo problema de la hoja de superposición en cuenta, el área de cada planta se mide desde la parte superior con vistas imágenes en cuatro pasos. Dadas las mediciones abundantes obtenidos con PAE, en el segundo módulo de GMA, se aplica un modelo de crecimiento no lineal para generar curvas de crecimiento, seguido de análisis de datos funcional. Resultados: Los resultados experimentales en la planta modelo Arabidopsis thaliana muestran que, en comparación con un enfoque existente, HPGA reduce la tasa de error de medición de área de la planta a la mitad. La aplicación de HPGA en las plantas mutantes CFQ bajo luz fluctuante revela la correlación entre las bajas tasas fotosintéticas y pequeña área de la planta (en comparación con el tipo salvaje), lo que plantea la hipótesis de que la anulación de CFQ cambia la sensibilidad de la distribución de energía en virtud de la fluctuación de las condiciones de luz a reprimir el crecimiento de las hojas. Disponibilidad: HPGA está disponible en la máscara (Figura 4c), con cada pico representa una punta de la hoja. En el tercer paso, para evitar contar repetidamente las mismas puntas de las hojas, que alisar la radio vector grados mediante la aplicación de una operación de media móvil -26-- que calcula la media sin inquirir del radio en una ventana. Matemáticamente, dado un grado j, los radio Rs suavizadas (j) es: rs () k i1 Radio (i) k (2), donde el radio (j, i) es el i-ésimo indicadores radius. Technical en Python Descripción Indicadores técnicos en Python Por ahora existen: RSI - Índice de Fuerza relativa, SMA - media Móvil simple, WMA - Weighted Moving Average, EMA - media Móvil Exponencial, BB - Bandas de Bollinger, Bollinger de ancho de banda, B, ROC y MA sobres Cuando me puedo añadirán Más. Si alguien desea contribuir con el nuevo código o correcciones / sugerencias, se sienten libres. Categorías Licencia Características índice de fuerza relativa (RSI), sobres de la República de China, MA media móvil simple (SMA), media móvil ponderada (WMA), media móvil exponencial (EMA) Bandas de Bollinger (BB), de ancho de banda de Bollinger, B Quiero ser informado