Mudança média matemática

Estou tentando suavizar um histograma 3D usando média móvel em matemática. Eu sei que há uma função chamada smoothhistogram3D, que está perto do que eu quero, no entanto, parece ter apenas a opção de usar funções de distribuição para suavizar a curva. Eu consegui criar uma função para suavizar um histograma 2D, modificando esta resposta de fluxo de pilha para incluir uma interpolação e a função de média móvel. Eu tentei estendê-lo para a 3ª dimensão usando o código abaixo, mas não teve sucesso. No entanto, a função 3D emite esta imagem usando meu conjunto de dados: imgurMJeBbwW Eu tentei usar um método semelhante a este primeiro, exceto com uma opção para alisá-lo usando a média móvel: No entanto, ele emitiu uma imagem como esta: eu quero um conjunto de dados Que se assemelha muito à saída de smoothhistogram3D, mas com a opção de suavizar com a média móvel. Qualquer sugestão Existe uma maneira mais simples, não percebendo Desculpe, percebo que o código, especialmente a segunda peça, é praticamente legível. Eu sou novo em matemática e estava apenas tentando fazê-lo funcionar. Esta é também a minha primeira publicação no estouro de pilha, por isso, desculpe qualquer erro de formatação ou de diretriz. Estou tentando otimizar o meu código de cálculo da média móvel cumulativa. Inicialmente, basta calcular a contagem da soma dinâmica, mas não é eficiente quando os dados se tornam maciços. Eu entendo a lógica otimizada, mas tenho um pouco de dificuldade para implementá-la, muito apreciada se puder usar alguma ajuda, a lógica é a seguinte que eu conheço para um arquivo de dados, parece inútil otimizar o código, este é apenas um exemplo, Meu arquivo de entrada real contém 30 milhões de pontos de dados, então pensei que otimizar isso reduziria significativamente a hora da CPU. Obrigado por qualquer conselho pedido 13 de dezembro 16 em 4: 47Autensão agressiva de média móvel (Primeira ordem) A demonstração está configurada de tal forma que a mesma série aleatória de pontos é usada, independentemente de como as constantes e sejam variadas. No entanto, quando o botão quotrandomizequot é pressionado, uma nova série aleatória será gerada e usada. Manter a série aleatória idêntica permite ao usuário ver exatamente os efeitos na série ARMA de mudanças nas duas constantes. A constante é limitada a (-1,1) porque a divergência da série ARMA resulta quando. A Demonstração é apenas para um processo de primeiro orden. Os termos AR adicionais permitiriam gerar séries mais complexas, enquanto outros termos MA aumentariam o alisamento. Para uma descrição detalhada dos processos ARMA, veja, por exemplo, G. Box, G. M. Jenkins e G. Reinsel, Time Series Analysis: Forecasting and Control. 3ª ed. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1994. LINKS RELACIONADOS