使用大量样本绘制信号答案

【问题标题】：Drawing signal with a lot of samples使用大量样本绘制信号
【发布时间】：2012-04-20 11:52:44
【问题描述】：

我需要显示一组信号。每个信号由数百万个样本定义。仅处理样本集合（用于根据位图大小将样本转换为点）需要大量时间（尤其是在滚动期间）。

所以我实施了某种下采样。我只是跳过一些点：根据信号特征，每 2 点、每 3 点、每 50 点取一次。它极大地提高了速度，但显着扭曲了信号形式。

有没有更聪明的方法？

【问题讨论】：

您已经解释了一些并告诉了一些，但我们仍然不知道这些信号是什么以及您真正想要做什么。
请注意：如果您谈论的是 数百万 个数据点，可能是实时可视化信号，不要使用 .NET。例如，有很多好的 Python 库。
查看其他问题：Charting massive amounts of data

【解决方案1】：

我们在最近的一个应用程序中遇到了类似的问题。我们的可视化（一个简单的折线图）在缩小以查看数据的全部范围时变得过于混乱（大约 7 天的样本，每 6 秒或多或少一次采样），因此下采样实际上是要走的路.如果我们不这样做，那么缩小就没有多大意义了，因为您所看到的只是在屏幕上涂抹的一大块线条。

这完全取决于您将如何实施下采样。有两种（简单）方法：在您获取样本时下采样或在显示时下采样。在这两种情况下，真正能大幅提升性能的是正确选择数据源。

假设您有 700 万个样本，而您的查看窗口只对最后一百万个点感兴趣。如果您的实现依赖于 IEnumerable，这意味着 IEnumerable 在实际开始之前必须移动下一个 600 万次。但是，如果您使用的是针对随机读取优化的东西（想到一个 List），您可以为此实现自己的枚举器，或多或少像这样：

public IEnumerator<T> GetEnumerator(int start, int count, int skip)
{
    // assume we have a field in the class which contains the data as a List<T>, named _data
    for(int i = start;i<count && i < _data.Count;i+=skip)
    {
        yield return _data[i];
    }
}

显然这是一个非常幼稚的实现，但你可以在 for 循环中做任何你想做的事情（使用基于周围样本的算法来平均？）。但是，这种方法通常会消除信号中的任何极端尖峰，因此请注意这一点。

另一种方法是为不同范围创建数据集的一些通用版本，当您收到新信号时，它们会自行更新。您通常不需要更新完整的数据集；仅仅更新你的集合的结尾可能就足够了。这允许您对数据进行更高级的处理，但会消耗更多内存。您必须在应用程序中缓存不同的细节“层”。

但是，阅读您的（简短）解释，我认为显示时间优化可能就足够了。如果您进行概括，您的信号总会出现失真。您总是会丢失数据。这取决于您选择的算法如何发生这种失真，以及它会有多明显。

【讨论】：

【解决方案2】：

您需要更好的采样算法，也可以使用 c# 的并行处理功能。参考Task Parallel Library

【讨论】：