平滑不规则采样时间d

Question

给出一个表格，其中第一列是经过某个参考点的秒数，第二列是任意测量值：

6   0.738158581
21  0.801697222
39  1.797224596
49  2.77920469
54  2.839757536
79  3.832232283
91  4.676794376
97  5.18244704
100 5.521878863
118 6.316630137
131 6.778507504
147 7.020395216
157 7.331607129
176 7.637492223
202 7.848079136
223 7.989456499
251 8.76853608
278 9.092367123 
    ...

如您所见，测量是在不规则的时间点采样的。我需要在每次测量之前平均读数100秒（在Python中）来平滑数据。由于数据表非常庞大，因此基于迭代器的方法确实是首选。 不幸的是，经过两个小时的编码，我无法找到高效而优雅的解决方案。在

有人能帮我吗？在

编辑

1. 我希望每个原始读数有一个平滑读数，平滑读数是原始读数和前100（delta）秒中任何其他读数的算术平均值。（约翰，你说得对）

2. 大型~1e6-10e6管线+需要使用紧压闸板

3. 数据近似随机游走

4. 数据已排序

分辨率

我测试了J Machin和yairchu提出的解决方案。他们都给出了相同的结果，然而，在我的数据集上，J Machin的版本是指数型的，而yairchu的版本是线性的。以下是IPython的%timeit测量的执行时间（以微秒为单位）：

^{pr2}$

谢谢大家的帮助。在

Answer 1

你的数据似乎大致是线性的：

Plot of your data http://rix0r.nl/~rix0r/share/shot-20090621.144851.gif

你想要什么样的平滑度？一条直线与此数据集的最小二乘拟合？某种低通滤波器？还是别的什么？在

请告诉我们申请表，以便我们能给你更好的建议。在

编辑：例如，根据应用程序的不同，在第一个点和最后一个点之间插入一条直线就足够了。在