एफ # - exponential चलती - औसत

संख्यात्मक संस्करण की तरफ 3. न्यूमेरिक्स अगली बड़ी रिलीज की तरफ बढ़िया है, v3 0 पहले पूर्वावलोकन अल्फा पहले से ही NuGet गैलरी में धकेल दिया गया है, हालांकि अभी भी बहुत कुछ करना है यदि आप थोड़ा बेहतर समझना चाहते हैं जहां हम वर्तमान में हैं, जहां हम आगे बढ़ रहे हैं, और क्यों, फिर पढ़िए। एक नई प्रमुख रिलीज़ क्यों। हम शब्दार्थिक संस्करण के सिद्धांतों को लागू करते हैं जिसका अर्थ है कि हम पुस्तकालय की सार्वजनिक सतह के किसी भी हिस्से को तोड़ नहीं सकते हैं। हमारे मामले में लगभग सब कुछ है, 3-भाग के संस्करण प्रारूप के साथ छोटे रिलीज के दौरान यह सुनिश्चित करता है कि आप बिना किसी दूसरे विचार या ना तो अपने कोड को तोड़ने के नाबालिग रिलीज के भीतर उन्नयन कर सकते हैं। फिर भी, कभी-कभी वास्तव में डिजाइन को बदलने का एक अच्छा कारण है क्योंकि यह प्रयोग करने के लिए जटिल है, असंगत है, खराब प्रदर्शन की ओर जाता है या बहुत अच्छी तरह से सोचा नहीं है या हम इसे सीखा है कि यह कैसे बेहतर तरीके से करना है आप यह देख सकते हैं कि कुछ सदस्यों को अप्रचलित ओव आखिरी जोड़ी के छोटे रिलीज, सुझावों के साथ इसे कैसे करें, भले ही पुराने कार्यान्वयन को बरकरार रखा गया हो, उस समय सभी पुराने कोड बनाए रखने के लिए एक दर्द हो गया, और पुस्तकालय का उपयोग करना ज़्यादा जटिल था इसलिए मैंने फैसला किया अंत में इन मुद्दों को साफ करने और साफ करने के लिए समय है। हम इस रिहाई में कुछ पनीर को आगे बढ़ाना चाहते हैं आपका कोड कुछ अवसरों में टूट जाएगा लेकिन सभी मामलों में तय करना आसान नहीं होना चाहिए, अगर तुम्हीं भी नहीं, एक बार हम फिर से भविष्यकालीन लघु रिलीज पर लाइब्रेरी स्थिर रखने के लिए शब्दार्थिक संस्करण से बंधी हुई है और इस तरह से आने वाले वर्षों की संभावना भी, पुराने समय के लिए अगर हम पुराने v2 शाखा के लिए पैच उपलब्ध कराते हैं, फिर भी, मैं दृढ़ता से सिफारिश करता हूं कि एक बार उपलब्ध v3 को अपग्रेड करने की सलाह दी जाए। फीडबैक का स्वागत है। पहले पूर्वावलोकन v3 0 0-अल्फा 1 पहले से ही नूगेट में प्रकाशित हो चुका है और मैं पहले वी 3 रिलीज पर पहुंचने से पहले कम से कम दो और पूर्वावलोकन रिलीज़ करने की योजना बना रहा हूं कृपया इसे देखें और प्रतिक्रिया दें - अब है एक अद्वितीय स्थिति परिवर्तनों को तोड़ने के लिए सब्सिटी। अभी तक क्या किया गया है पर समीक्षा। नामस्थान सरलीकरण। उपयुक्त जहां अधिक कार्यात्मक डिजाइन सुनिश्चित करें कि सब कुछ ठीक काम करता है और सी और एफ दोनों में मूल महसूस करता है। सामान्य नामों का उपयोग करें, अगर बहुत लंबे पूर्ण नाम के बजाय त्रिकोणमिति.नीयर बीजगणित सामान्य प्रकार का प्रयोग करना अब सुझाया गया तरीका है कि यह सुनिश्चित करता है कि यह अच्छी तरह से काम करता है मैट्रिक्स वेक्टर क्रमबद्धता के लिए IO कक्षाएं अलग-अलग पैकेज बनती हैं Ierative solvers के प्रमुख पुनर्संरचना कुछ लापता टुकड़े, विभिन्न सरलीकरण, बहुत सारे अन्य परिवर्तन भरा। वितरण मुख्य सफाई वितरण कार्यों का एक्सपोजर पीडीएफ, सीडीएफ, आदि पैरामीटर एसेमेशन. नई दूरी के कार्यों। क्या करने की योजना बनाई गई है की समीक्षा.इंटरटेबल सॉल्वरों को अधिक काम की आवश्यकता है I को भी उन्हें डिजाइन करना पसंद करना चाहिए जैसे कि उन्हें मैन्युअल रूप से दोहराया जा सकता है, सरल तरीके से। इंटेग्रील ट्रांसफार्मेशन एफएफटी आदि की जरूरत पड़ने पर मूल प्रदाता द्वारा समर्थित प्रमुख रिफैक्टरिंग की आवश्यकता है। एफआईआर, आईआईआर, चलती औसत, आदि को वापस लाने की सोचें वर्तमान क्यूआर-अपघटन-आधारित वक्र फिटिंग बड़े डेटा सेटों के लिए अक्षम है, लेकिन यह वास्तव में बहुत जटिल नहीं है। सटीक वर्ग में अननुरूपता का निरीक्षण करें और ठीक करें। रिक्त निरर्थक रिक्त जांच करें। संस्करण 3 में नया क्या है अब तक। नामों को खिसकाना। क्या आपको कभी भी 10 अलग-अलग संख्यात्मक नामों को खोलने के लिए सभी की ज़रूरत है, इसे v3 में कुछ बेहतर होना चाहिए, क्योंकि स्थिर मामलों के लिए स्थिर मुखौटा फ़िट या खोज रूट जैसे साधारण मामलों को सीधे रूट नाम स्थान पर ले जाया गया है और सभी एल्गोरिदम नामों के फार्म के उन्नत उपयोगों के लिए अब बस हैं। सरल नाम स्थान के अतिरिक्त, अंतिम विभेदित अधिभार जो किसी बिंदु पर एक्सप्रेलेटेड मान देता है और पहले और दूसरे व्युत्पन्न एक्स को सरलीकृत कर दिया गया है, बजाय दो आउट - अप्रत्याशित क्रम में मापदंडों को यह उचित क्रम के साथ एक ट्यूपल देता है। डबल-एक्सोनेंनेशन परिवर्तन का डिजाइन बल्कि अजीब था यह स्थिर करने के लिए सरलीकृत किया गया है क्लास और स्पष्ट रूप से उपयोग करने के लिए बहुत सरल है। पोर्टेबिलिटी डिस्ट्रीब्यूशन। हालांकि, यादृच्छिक संख्या नमूनाकरण के लिए एक कस्टम यादृच्छिक स्रोत आरएनजी को एक वितरण के लिए हमेशा निर्दिष्ट करना संभव था, यह कुछ जटिल था और दो चरणों की आवश्यकता होती है अब सभी वितरण कंसल्टेंट्स को कस्टम एक ही चरण में निर्माण पर सीधे यादृच्छिक स्रोत। कुछ वितरण अब अधिकतम-संभावना पैरामीटर आकलन का समर्थन करते हैं और अधिकांश वितरण एक व्युत्क्रम संचयी वितरण समारोह को कार्यान्वित करते हैं वितरण फ़ंक्शन जैसे पीडीएफ सीडीएफ और इनवीसीडीएफ अब सीधे स्थिर कार्यों के रूप में सामने आते हैं। इनलाइन प्रलेखन और पैरामीटर नामकरण में काफी सुधार हुआ है, चीसक्वेयर चीसक्वेर बन गया है और आईडीआईएसिब्रिशन इंटरफ़ेस IUnivariate डिस्ट्रिब्यूशन IUnivariateDistribution सरलता अधिक नमूने वाला नमूना, नए नमूना मॉड्यूल के साथ एफ में। नई दूरी कार्यों। यूक्लिडियन, मैनहट्टन और चेबेकेव के मूल्यांकन के लिए मानक रूटीन सरणियों या वैक्टर के बीच, आम के लिए भी का योग निरपेक्ष अंतर एसएडी, मीन-एब्सोल्यूट एमएई, स्क्वेयर अंतर एसएएसडी और मीन-स्क्वेयर त्रुटि एमएसई मैट्रिक्स का हम्मांग दूरी प्रदान करने वाले प्रदाताओं, जहां उपयुक्त हो। कम निरर्थक चेक और अल्ट्राइनम्यूलेशन। आखिरकार पिछले साल से कार्यात्मक प्रोग्रामिंग के लिए मेरे प्रदर्शन से एक साइड इफेक्ट के रूप में , मैं अब तर्कों का पालन नहीं करता हूं कि सी में क्यों हर दिनचर्या को स्पष्ट रूप से सभी तर्कों को निरर्थक रूप से जांचना चाहिए, मैंने पहले से ही इनमें से कुछ चेक हटा दिए हैं, लेकिन 2000 से अधिक स्थानों पर अभी भी मौजूद हैं जहां न्यूमेरिक्स एक ArgumentNullException फेंकता है इनमें से अधिकांश संभवतः चले जाएँगे एक मामला है जहां यह उन्हें रखने के लिए समझ में आता है, यद्यपि जब कोई रूटीन एक तर्क स्वीकार करता है, लेकिन इसे तुरंत प्रयोग नहीं करता है और इसलिए एक तत्काल NullReferenceException का कारण नहीं है, एक चुप संदर्भ चुपके से डीबग करना मुश्किल हो सकता है, इसलिए हम चेक लेकिन ऐसे मामलों में लाइब्रेरी की प्रकृति बहुत दुर्लभ होती है। आईओ लाइब्रेरी जो मुख्य पैकेज के भाग के रूप में वितरित की जाती थी, अब यह सिपा का एक सेट है NuGet संकुल की दर, उदाहरण और एक अलग रिपॉज़िटरी में रहता है। जेनेरिक रेखीय बीजगणित प्रकारों को पसंद करना। चूंकि वैसे भी जेनेरिक नेमस्पेस सभी समय के लिए आवश्यक था और अनुशंसित खुश पथ अब सामान्य प्रकार का उपयोग करने के लिए है, नामस्थान से सब कुछ एक स्थानांतरित किया गया है नामस्थान अप अब आप पर आमतौर पर केवल दो नामस्थान खोलने की ज़रूरत होती है, जब रैखिक बीजगणित के साथ काम करना हो, भले ही कारक आवश्यकताएं हो, उदाहरण के लिए, जब डबल प्रकार का प्रयोग करते हैं, तो आप खुले होते हैं। और टाइपिंग एफ में मजबूत है, सभी init एफ मॉड्यूल में अब सामान्य रूप से सामान्य प्रकार वापस लौटाते हैं, इसलिए आपको मैन्युअल रूप से हर समय मैन्युफैक्चरिंग नहीं करना पड़ता है। अधिकांश प्रकार के सामान्य प्रकारों पर काम करने के लिए सामान्यीकृत किया गया है। ऐसे मामलों में जहां आप जेनेरिक एल्गोरिदम लागू करना चाहते हैं लेकिन नए घने या विरल मैट्रिक्स या वैक्टर एक नया जेनररिक बिल्डर जोड़ दिया गया है यद्यपि उपयोगकर्ता कोड में शायद ही कभी आवश्यक होना चाहिए। मैक स्केलर-मैट्रिक्स रूटीन। कुछ लापता स्केलर मैट्रिक्स रूटीन जैसे कि जोड़ना या घटा देना एक मैट्रिक्स के स्केलर या मैट्रिक्स द्वारा स्केलर को विभाजित करने के लिए जोड़ दिया गया है, जहां संभव हो प्रदाताओं द्वारा समर्थित किया गया है। अब भी एक मॉड्यूलस रूटीन है.पॉइंट-वार इन्फिक्स ऑपरेटरों, जहां समर्थित एफ। हमने बिटर-वार और ऑपरेटर्स को मैट्रिक्स और वैक्टर में जोड़ दिया मुख्य पुस्तकालय यह अभी तक सभी भाषाओं में समर्थित नहीं है, लेकिन समर्थन में बिना करीबी काम करता है, हालांकि एफ में ठीक काम करता है अन्य भाषाओं में आप पहले की तरह सामान्य विधियों का इस्तेमाल कर सकते हैं। फॉक्टोरिजेशन और इटरटेक्टी सॉलर्स। पहले मैट्रिक्स फर्किकीकरण केवल पहुंच योग्य था सामान्य तरीकों का उपयोग करते समय विस्तार विधियों या स्पष्ट रचना से, जो बहुत अच्छी तरह से काम नहीं करते थे, सामान्य मैट्रिक्स प्रकार अब उन्हें प्रत्यक्ष रूप से बनाने के तरीकों को प्रदान करता है। ऐसे में, वास्तविक कार्यान्वयन को आंतरिक रूप दिया गया है क्योंकि अब सीधी पहुंच के लिए कोई ज़रूरत नहीं है। फ़ैक्टरनाइजेशन अब डिफ़ॉल्ट रूप से पतला है, और कारकों अब कोई व्यावहारिक कारण के लिए अपने परिणाम क्लोन नहीं करती हैं। पुनरावृत्त solver डिजाइन को काफी सरल किया गया है और अब जेनेरिक और साझा किया गया है जहां संभव है और हर जगह सामान्य प्रकार स्वीकार करता है नामस्थान अब बहुत अधिक फ्लैट है क्योंकि बहुत विस्तृत संरचना ने कोई मूल्य नहीं जोड़ा, लेकिन इसका मतलब है कि आपको एक दर्जन नाम स्थान खोलना पड़ा। मिश्रित रेखीय बीजगणित सुधार। वेक्टरों में अब एक संयुग्गीडोटप्रोडक्ट रूटीन है DotProduct. Vectors के अलावा अब स्पष्ट रूप से उचित एल 1, एल 2 और अनन्तता मानदंड प्रदान करते हैं। मैट्रिक्स वैक्टर अब एक संगत संख्या वाले हैं, जो एक शून्य के साथ उपयोगी हो सकता है, यदि शून्य हो। मैट्रिक्स वेक्टर सृजनशील रूटीन को सरलीकृत कर दिया गया है और आमतौर पर अब इसे स्पष्ट आयामों की आवश्यकता नहीं है। विकर्ण मैट्रिक्स बनाएं या ऐसे सभी क्षेत्रों में समान फ़ील्ड हैं। मैट्रिक्स वेक्टरों का पता चलता है कि भंडारण एक नए IsDense संपत्ति के साथ घने है या नहीं। प्रदाता को एक प्रदाता नाम स्थान पर स्थानांतरित कर दिया गया है और फिर से पूरी तरह सामान्य हैं। अधिक वास्तविक संख्या के लिए अधिक मजबूत जटिल असिन एकोस ट्रिग एक्ज़्यूशन, एलएन, लॉग 10, लॉग के लिए सामान्य लंबे नामों के नाम के बजाय सामान्य लघु नामों का कार्य करता है। अक्सर एक साथ इस्तेमाल किया के रूप में ईव सिंगल-पास अर्थवर्रिअस विधि। इस पोस्ट को शेयर करें। मैं अभी भी एफ बात को उकसाने पर काम कर रहा हूं - मुझे पता है कि मैं बस अन्य भाषाओं से अनुवाद करने के बजाय एफ में सोचने की कोशिश कर रहा हूं। मैं हाल ही में सोच रहा था उन मामलों में जहां आपके पास पहले और बाद के मामलों में 1 1 नक्शा नहीं होता है, जहां नीचे गिरता है। इस का एक उदाहरण औसत चल रहा है, जहां सामान्यत: आपको लैन-एन 1 के परिणाम मिलेगा, जब एन आइटम पर औसतन योग किया जाएगा। वहां के गुरुओं के लिए, यह जोमो फिशर से पीले कतार का उपयोग करने के लिए यह एक अच्छा तरीका है हो सकता है कि एक बेहतर तरीका एफिफ़ो से विरासत में आने से एक मुव्हिंगएवल्यूज क्यूई्यू को लागू करना होगा। 17 नवंबर को 11 बजे से 11 बजे। मुझे इसे एक यूटिलिटी मॉड्यूल में कॉलिंग साइट से दूर करने के लिए चलते हुए लाभ एनएस सिक फ्लोट के रूप में घोषित करना था, प्रकार सिस्टम को शांत करने के लिए जहां तक ​​मैं बता सकता हूं, यह केवल फ्लोट्स के साथ काम करता है, एमएसडीएन के दावों की एक सीमा के कारण मैं इसे एक इंट अनुक्रम पर इस्तेमाल करने के लिए बदल सकता हूं, लेकिन यह एक अलग त्रुटि ब्रायन देता है, क्या आप इसे सुधार सकते हैं जेनेरिक संदर्भों में काम करने के लिए उत्तर दें, ताकि यह किसी प्रकार के ग्रिड-टाइप के साथ काम करे, वॉरेन यंग 27 जून 13 1 9 04 को इंगित करे। मुझे यह कहना चाहिए कि इस चलती औसत फ़ंक्शन की मेरी ज़रूरत है एक छोटी खिड़की है जो पूर्णांकों के अनुक्रम पर 30ish है, जो लगभग सभी लाखों में हैं, इसलिए मुझे फ्लोटिंग बिंदु की आवश्यकता नहीं है दशमलव बिंदु के दाईं ओर एक एकल अंक भी मेरे आवेदन में कोई व्यावहारिक उपयोग नहीं है, मेरे पूर्णांक को एफपी में बदलने और वापस करने के लिए केवल int मानक पुस्तकालय doesn करने के लिए परिणाम वॉरेन यंग 27 जून 13 1 9 30. यदि आप प्रदर्शन के बारे में परवाह करते हैं, तो आप एक चलती औसत कुशलता से गणना कर सकते हैं जैसे कि हम एक 3-दिन की खिड़की पर चलती औसत की गणना कर रहे हैं। आपके पिछले रनिंग कुल और नंबर एन-विंडो पर पकड़े हुए मैं निम्नलिखित कोड के साथ आया था। यह संस्करण हास्केल कोड के रूप में अच्छी लग रही है, लेकिन इसे प्रत्येक रन पर आपकी विंडो को पुनः संयोजित करने से जुड़े प्रदर्शन समस्याओं से बचना चाहिए। और कतार में पहले से इस्तेमाल किए गए नंबरों को धारण करते हैं, इसलिए यह बहुत तेज़ होना चाहिए। मज़े के लिए, मैंने एक साधारण बेंचमार्क लिखा था। यदि आप प्रदर्शन के बारे में परवाह करते हैं और सुरुचिपूर्ण कोड की कोशिश करते हैं तो हम कोशिश करते हैं। FSUnit का उपयोग कर हम इसका परीक्षण कर सकते हैं। एल्गोरिथ्म की चाल पहली राशि पहले एन संख्या है और फिर खिड़की के सिर को जोड़कर और खिड़की की पूंछ को घटाकर चलने की कुल संख्या को बनाए रखती है स्लाइडिंग खिड़की अनुक्रम पर आत्म-ज़िप करके हासिल की जाती है, लेकिन दूसरी तर्क के साथ उन्नत द्वारा ज़िप करने के लिए टी वह खिड़की का आकार। पाइप लाइन के अंत में हम सिर्फ खिड़की के आकार से चल रहे कुल भाग को विभाजित करते हैं। नोट स्कैन बस गुना की तरह है, लेकिन राज्य के प्रत्येक संस्करण को एक अनुक्रम में उतारा जाता है। एक और भी अधिक सुरुचिपूर्ण समाधान हालांकि प्रदर्शन हिट के साथ संभव है अवलोकन करें कि यदि हम शून्य पैड को अनुक्रम से प्रारंभ करते हैं तो हमें शुरुआती राशि की गणना करने की आवश्यकता नहीं है। दो अनुक्रमों के लपेटन से संबंधित दूसरे इंडिरेक्शन के कारण एक प्रदर्शन हिट हो सकता है, लेकिन संभवतः यह आकार के आधार पर महत्वपूर्ण नहीं है विंडो में उत्तर दिया गया 31 अगस्त 12 8 06.NMath प्रयोक्ता की मार्गदर्शिका। चलते हुए वांडोफ़िल्टर गुणांक के एक निर्धारित सेट के आधार पर, डेटा बिंदुओं को एक रैखिक संयोजन, जीआई के साथ, तुरंत डेटा के बाईं और दाईं ओर, सी, रैखिक संयोजन में उपयोग करने के लिए पड़ोसी अंक अंक की संख्या द्वारा बाएं, एनएल, और दाहिने अंक की संख्या से निर्धारित होते हैं, एनआर। चलते हुए विंडो फिल्टर ऑब्जेक्ट्स। एक मूविंगविंडोफिल्टर उदाहरण बनाया गया है इनपुट बिंदु के बाएं और दाएं बिंदुओं की संख्या, और रैखिक संयोजन के गुणांक। उदाहरण के लिए, यह कोड एक असममित गतिशील विंडो फ़िल्टर की लंबाई 5 को तैयार करता है। उदाहरण के लिए सी सिग्नल फ़िल्टरिंग। उदाहरण उदाहरण VB सिग्नल फ़िल्टरिंग। एक अमान्यअनुप्रयोग अपवाद यदि गुणांक वेक्टर की लंबाई संख्या के बराबर नहीं है, तो लिक्ट संख्या राइट 1. तीन सामान्य प्रकार के गुणांक वैक्टर पैदा करने के लिए स्थैतिक वर्ग के तरीकों को प्रदान किया जाता है। मैवलएवल्यूज क्वॉएफ़िकेटर एक गुणांक वेक्टर का निर्माण करता है जो चलती औसत फिल्टर लागू करता है। एक्सपेंनीयलीवाइटेडमॉइडएवल्यूजएक्वायिअर्स तेजी से एक गुणांक वेक्टर का निर्माण करता है भारित चलती औसत EWMA गुणांक निर्दिष्ट लंबाई के रूप में EWMA गुणांक की संख्या बढ़ जाती है, फिल्टर फ़िल्टर की सीमित लंबाई के कारण कुल वजन का अधिकतम 86 47 पर कब्जा करता है फ़िल्टर की लंबाई n और घातीय वजन से संबंधित हैं। सवित्स्कीगोलेकॉएफ़िचर्स निर्माण एक गुणांक वेक्टर जो एक को लागू करता है Savitzky-Golay चौरसाई फ़िल्टर भी कम से कम वर्गों के रूप में जाना जाता है, या डिजीटल चौरसाई पोल्लीनोमियल, डीएसपीओ फ़िल्टर गुणांक ऐसे चुना जाता है कि फ़िल्टर्ड बिंदु निर्दिष्ट क्रम के एक अनुमानित बहुपद का मूल्य होता है, आमतौर पर द्विघात या क्वार्टिक बहुपद एक कम से कम चौकोर एल्गोरिथम। उदाहरण के लिए, निम्न कोड प्रत्येक इनपुट डेटा बिंदु को बदलने के लिए चलती औसत फ़िल्टर बनाता है जो कि उसके मूल्य के औसत और आस-पास के बिंदुओं के साथ होते हैं। उदाहरण उदाहरण सी संकेत फ़िल्टरिंग। कोड उदाहरण VB संकेत फ़िल्टरिंग। यह कोड एक Savitzky बनाता है - गौले फ़िल्टर जो प्रत्येक इनपुट डेटा बिन्दु को इनपुट मान के माध्यम से एक चौथाई डिग्री बहुपद के मूल्य के साथ बदलता है और इसके आस-पास के बिंदु.कोल्ड उदाहरण सी सिग्नल फ़िल्टरिंग। कोड उदाहरण VB सिग्नल फ़िल्टरिंग। यह कोड एक घातीय हिलती औसत लंबाई का औसत फ़िल्टर बनाता है 18.कोड उदाहरण सी संकेत फ़िल्टरिंग। उदाहरण उदाहरण VB संकेत फ़िल्टरिंग। निर्माण के बाद, SetFilterParameters पद्धति का उपयोग फिल्टर को रीसेट करने के लिए किया जा सकता है पैरामीटर एक फिल्टर उदाहरण पर. कोड उदाहरण सी सिग्नल फ़िल्टरिंग। उदाहरण उदाहरण VB सिग्नल फ़िल्टरिंग। विंडो फ़िल्टरिंग गुण। एक बार निर्मित, एक MovingWindowFilter ऑब्जेक्ट निम्नलिखित रीड-ओनली गुणों को प्रदान करता है। नम्बर लिक्विस्ट फ़िल्टर विंडो के लिए बाईं ओर अंक की संख्या प्राप्त करता है.NumberRight को फिल्टर विंडो के लिए दाईं ओर अंक की संख्या प्राप्त हो जाती है। वान्डव्यूथ को चलती खिड़की की चौड़ाई को नंबरफल संख्या के बराबर मिलता है। राइट 1.नम्बरऑफ क्यूआईफ़ीचर्स को विंडो वेडथ के बराबर फिल्टर गुणांक की संख्या मिलती है। गुणक फ़िल्टर गुणक के वेक्टर हो जाते हैं। फ़िल्टर चलने पर विधिविंडोफिल्टर निर्दिष्ट सीमा विकल्प का उपयोग कर किसी दिए गए डेटा सेट पर फ़िल्टर लागू करता है। MovingWindowFilter enumeration एक चलती विंडो फ़िल्टर में सीमाओं को नियंत्रित करने के लिए विकल्प निर्दिष्ट करता है, जहां डेटा डेटा के साथ ओवरलैप पूर्ण नहीं करता। नंबर लिफ्ट शून्य को फ़िल्टर करने के लिए डेटा की शुरुआत में जोड़ता है और नंबर राइट शून्य समाप्त होता है। निर्दिष्ट करता है कि पहले नंबर लेट और अंतिम नंबर राइट डेटा को फ़िल्टर नहीं किया जाएगा। उदाहरण के लिए, निम्न कोड एक शोर कोसाइन सिग्नल का निर्माण करता है, और फिर डेटा को फ़िल्टर करता है। उदाहरण उदाहरण सी संकेत फ़िल्टरिंग। कोड उदाहरण VB संकेत फ़िल्टरिंग