利用滚动平均计算窗口上的值

滚动平均是一种常见的数据处理方法，用于计算窗口内数据的平均值。它主要应用于时间序列分析、信号处理和数据预测等领域。

滚动平均可以通过不断更新窗口内的数据来实现。假设窗口的大小为N，初始时窗口中没有数据，随着新的数据到达，最早进入窗口的数据将被移出，而新的数据将被添加到窗口末尾。每当窗口内的数据发生变化时，就重新计算窗口内数据的平均值。

优势：

1. 平滑数据：滚动平均可以平滑原始数据中的噪声和突发波动，使得数据变得更加平稳。
2. 节省内存：滚动平均只需要保存窗口内的一部分数据，相比于全量数据的处理，可以节省内存空间。
3. 实时更新：滚动平均能够实时更新窗口内数据的平均值，适用于需要实时统计的场景。

应用场景：

1. 传感器数据处理：滚动平均常用于传感器数据处理，通过平滑原始数据，提取出数据中的趋势和规律。
2. 实时监控：在实时监控系统中，滚动平均可以用来计算一段时间内的平均值，用于实时监控指标的变化趋势。
3. 资源利用率分析：在云计算环境中，可以利用滚动平均来计算虚拟机或容器的资源利用率，以评估资源的使用情况。

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