加权移动平均法平滑数据 C++

加权移动平均法是一种统计技术，用于平滑时间序列数据并减少噪声影响。它通过赋予每个数据点不同的权重，然后计算这些权重乘以对应数值后再求和，得出新的平均值。这种方法在给定的数据集有限时更常用，比如股票价格、气温记录等。

在C++中实现加权移动平均，你可以创建一个简单的函数，例如：

#include <vector>
#include <numeric>

// 定义一个结构体来存储数据及其权重
struct WeightedValue {
    double value;
    int weight;
};

// 函数计算加权移动平均
double weightedMovingAverage(const std::vector<WeightedValue>& data, int windowSize) {
    if (windowSize > data.size()) {
        throw std::invalid_argument("Window size is larger than the data set.");
    }
    
    double sum = 0.0;
    int totalWeight = 0;
    for (size_t i = 0; i < windowSize; ++i) {
        sum += data[i].value * data[i].weight;
        totalWeight += data[i].weight;
    }

    return sum / totalWeight;
}

在这个例子中，`data`是一个`WeightedValue`类型的向量，包含每个数据点的值和权重；`windowSize`表示滑动窗口的大小。函数会返回基于窗口内数据的加权平均值。