> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://private-7c7dfe99-mintlify-8c05c8a2.mintlify.site/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. > يحسب المتوسط المتحرك الأسي للقيم عند الوقت المحدد. # exponentialMovingAverage
## exponentialMovingAverage
أُضيف في: v21.11.0 يحسب المتوسط المتحرك الأسي للقيم عند الزمن المحدد. تقابل كل `value` قيمة `timeunit` المقابلة. يمثل عمر النصف `x` مقدار التأخر الزمني الذي تنخفض عنده الأوزان الأسية إلى النصف. تُرجع الدالة متوسطًا مرجحًا: فكلما كانت النقطة الزمنية أقدم، انخفض الوزن الممنوح للقيمة المقابلة. **البنية** ```sql theme={null} exponentialMovingAverage(x)(value, timeunit) ``` **المعلمات** * `x` — فترة نصف العمر. [`(U)Int*`](/ar/reference/data-types/int-uint) أو [`Float*`](/ar/reference/data-types/float) أو [`Decimal`](/ar/reference/data-types/decimal) **الوسيطات** * `value` — القيمة. [`(U)Int*`](/ar/reference/data-types/int-uint) أو [`Float*`](/ar/reference/data-types/float) أو [`Decimal`](/ar/reference/data-types/decimal) * `timeunit` — الوحدة الزمنية. لا تمثل `timeunit` طابعًا زمنيًا (بالثواني)، بل هي فهرس للفاصل الزمني. ويمكن حسابها باستخدام `intDiv`. [`(U)Int*`](/ar/reference/data-types/int-uint) أو [`Float*`](/ar/reference/data-types/float) أو [`Decimal`](/ar/reference/data-types/decimal) **القيمة المعادة** يعيد متوسطًا متحركًا مُنعَّمًا أسيًا للقيم خلال آخر `x` وحدات زمنية عند أحدث نقطة زمنية. [`Float64`](/ar/reference/data-types/float) **أمثلة** **المتوسط المتحرك الأسي الأساسي** ```sql title=Query theme={null} -- Input table with temperature data SELECT exponentialMovingAverage(5)(temperature, timestamp) FROM VALUES('temperature Int32, timestamp Int32', (95, 1), (95, 2), (95, 3), (96, 4), (96, 5), (96, 6), (96, 7), (97, 8), (97, 9), (97, 10), (97, 11), (98, 12), (98, 13), (98, 14), (98, 15), (99, 16), (99, 17), (99, 18), (100, 19), (100, 20)) ``` ```response title=Response theme={null} ┌─exponentialM⋯ timestamp)─┐ │ 92.25779635374204 │ └──────────────────────────┘ ``` **مثال باستخدام الدالة `bar`** ```sql title=Query theme={null} SELECT value, time, round(exp_smooth, 3), bar(exp_smooth, 0, 1, 50) AS bar FROM ( SELECT (number = 0) OR (number >= 25) AS value, number AS time, exponentialMovingAverage(10)(value, time) OVER (Rows BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS exp_smooth FROM numbers(50) ) ``` ```response title=Response theme={null} ┌─value─┬─time─┬─round(exp_smooth, 3)─┬─bar────────────────────────────────────────┐ │ 1 │ 0 │ 0.067 │ ███▎ │ │ 0 │ 1 │ 0.062 │ ███ │ │ 0 │ 2 │ 0.058 │ ██▊ │ │ 0 │ 3 │ 0.054 │ ██▋ │ │ 0 │ 4 │ 0.051 │ ██▌ │ │ 0 │ 5 │ 0.047 │ ██▎ │ │ 0 │ 6 │ 0.044 │ ██▏ │ │ 0 │ 7 │ 0.041 │ ██ │ │ 0 │ 8 │ 0.038 │ █▊ │ │ 0 │ 9 │ 0.036 │ █▋ │ │ 0 │ 10 │ 0.033 │ █▋ │ │ 0 │ 11 │ 0.031 │ █▌ │ │ 0 │ 12 │ 0.029 │ █▍ │ │ 0 │ 13 │ 0.027 │ █▎ │ │ 0 │ 14 │ 0.025 │ █▎ │ │ 0 │ 15 │ 0.024 │ █▏ │ │ 0 │ 16 │ 0.022 │ █ │ │ 0 │ 17 │ 0.021 │ █ │ │ 0 │ 18 │ 0.019 │ ▊ │ │ 0 │ 19 │ 0.018 │ ▊ │ │ 0 │ 20 │ 0.017 │ ▋ │ │ 0 │ 21 │ 0.016 │ ▋ │ │ 0 │ 22 │ 0.015 │ ▋ │ │ 0 │ 23 │ 0.014 │ ▋ │ │ 0 │ 24 │ 0.013 │ ▋ │ │ 1 │ 25 │ 0.079 │ ███▊ │ │ 1 │ 26 │ 0.14 │ ███████ │ │ 1 │ 27 │ 0.198 │ █████████▊ │ │ 1 │ 28 │ 0.252 │ ████████████▌ │ │ 1 │ 29 │ 0.302 │ ███████████████ │ │ 1 │ 30 │ 0.349 │ █████████████████▍ │ │ 1 │ 31 │ 0.392 │ ███████████████████▌ │ │ 1 │ 32 │ 0.433 │ █████████████████████▋ │ │ 1 │ 33 │ 0.471 │ ███████████████████████▌ │ │ 1 │ 34 │ 0.506 │ █████████████████████████▎ │ │ 1 │ 35 │ 0.539 │ ██████████████████████████▊ │ │ 1 │ 36 │ 0.57 │ ████████████████████████████▌ │ │ 1 │ 37 │ 0.599 │ █████████████████████████████▊ │ │ 1 │ 38 │ 0.626 │ ███████████████████████████████▎ │ │ 1 │ 39 │ 0.651 │ ████████████████████████████████▌ │ │ 1 │ 40 │ 0.674 │ █████████████████████████████████▋ │ │ 1 │ 41 │ 0.696 │ ██████████████████████████████████▋ │ │ 1 │ 42 │ 0.716 │ ███████████████████████████████████▋ │ │ 1 │ 43 │ 0.735 │ ████████████████████████████████████▋ │ │ 1 │ 44 │ 0.753 │ █████████████████████████████████████▋ │ │ 1 │ 45 │ 0.77 │ ██████████████████████████████████████▍ │ │ 1 │ 46 │ 0.785 │ ███████████████████████████████████████▎ │ │ 1 │ 47 │ 0.8 │ ███████████████████████████████████████▊ │ │ 1 │ 48 │ 0.813 │ ████████████████████████████████████████▋ │ │ 1 │ 49 │ 0.825 │ █████████████████████████████████████████▎ │ └───────┴──────┴──────────────────────┴────────────────────────────────────────────┘ ``` **استخدام دالة النافذة مع حساب قائم على الوقت** ```sql title=Query theme={null} CREATE TABLE data ENGINE = Memory AS SELECT 10 AS value, toDateTime('2020-01-01') + (3600 * number) AS time FROM numbers_mt(10); -- Calculate timeunit using intDiv SELECT value, time, exponentialMovingAverage(1)(value, intDiv(toUInt32(time), 3600)) OVER (ORDER BY time ASC) AS res, intDiv(toUInt32(time), 3600) AS timeunit FROM data ORDER BY time ASC ``` ```response title=Response theme={null} ┌─value─┬────────────────time─┬─────────res─┬─timeunit─┐ │ 10 │ 2020-01-01 00:00:00 │ 5 │ 438288 │ │ 10 │ 2020-01-01 01:00:00 │ 7.5 │ 438289 │ │ 10 │ 2020-01-01 02:00:00 │ 8.75 │ 438290 │ │ 10 │ 2020-01-01 03:00:00 │ 9.375 │ 438291 │ │ 10 │ 2020-01-01 04:00:00 │ 9.6875 │ 438292 │ │ 10 │ 2020-01-01 05:00:00 │ 9.84375 │ 438293 │ │ 10 │ 2020-01-01 06:00:00 │ 9.921875 │ 438294 │ │ 10 │ 2020-01-01 07:00:00 │ 9.9609375 │ 438295 │ │ 10 │ 2020-01-01 08:00:00 │ 9.98046875 │ 438296 │ │ 10 │ 2020-01-01 09:00:00 │ 9.990234375 │ 438297 │ └───────┴─────────────────────┴─────────────┴──────────┘ ```