C++ c+中的自相关函数+；促进

我对一系列数据中可能的趋势检测有一个问题，这些数据由一个向量表示，该向量在循环的每一步都在增加。为了检测数据序列中的突变，可以找到该向量的自相关吗

如果我想知道是否有人试图使用C++ Boost函数来计算这个场景中的自相关（可能是提升时间序列）？p> 一般来说，算法应该是

for (;;) {
    //calculate the number of interest;
    //push_back this number to a vector
    //autocorrelation of (vector, vector)
    //output the coefficient
}

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您是否可以存储差异，并打印每个步骤的增长？您甚至可以显示与运行平均值的偏差。看看加速累加器来获得免费的运行平均值这绝对是一个好方法，但变化也可以是渐进的，所以蛮力差异可能没有任何好处，但我肯定会尝试累加器方法。嗯？我不建议看个体差异。我建议看看一段时间内的运行平均值差异，谢谢你的澄清。事实上，平均值应该比相邻的差值更敏感。自相关不是一个时间序列而不是一个系数吗？也就是说，

AC（dt）=和（v[t]*v[v+dt]）

？