基于连续的实时事件流(其中每个事件的时间很容易知道，但每个事件都没有值(value)，它们都是相同的)，如何编写一个过滤器/进程来输出连续平滑的事件率？通过连续我的意思是它可以例如被绘制为图表，而不是每个事件的时间，它将提供有关每个特定时间的估计事件率的信息。 我知道“平滑”可能会含糊不清，但我正在寻找最简单的方法来使生成的图形看起来平滑。例如，每个事件不应该有任何大的峰值。
最佳答案
通过平均。例如，每次你得到一个事件时，将一个添加到 a。每秒移除 a 的 1/60。它会给你一个简单的平均值，带有大约一分钟的滑动窗口。
关于algorithm - 如何根据事件次数计算连续平滑事件率？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/11731735/