Что касается методов, связанных со скользящим окном гибкого размера, можно рассмотреть несколько подходов:

1. Переменный размер окна. Вместо использования фиксированного размера окна вы можете разработать алгоритм скользящего окна, который динамически регулирует его размер на основе определенных критериев или условий. Это обеспечивает большую гибкость при сборе актуальной информации.

2. Адаптивный размер окна. Подобно подходу с переменным размером окна, метод адаптивного размера окна регулирует размер окна на основе характеристик анализируемых данных. Для определения подходящего размера окна могут учитываться такие факторы, как распределение данных, дисперсия или другие статистические показатели.

3. Несколько размеров окон. Вместо того, чтобы полагаться на один размер окна, вы можете одновременно использовать несколько скользящих окон разных размеров. Это позволяет собирать информацию в различных масштабах и разрешениях, обеспечивая более полный анализ.

4. Перекрывающиеся окна. В этом методе скользящие окна перекрываются друг с другом, что позволяет включать перекрывающиеся подмножества данных. Перекрывающиеся окна могут обеспечить более непрерывный и детальный анализ, особенно в сценариях, когда в данных происходят резкие изменения или переходы.

5. Алгоритмы адаптации размера окна. Несколько алгоритмов были разработаны специально для адаптации размера окна в различных приложениях. Примеры включают алгоритм кумулятивной суммы (CUSUM), экспоненциально взвешенное скользящее среднее (EWMA) и фильтры Калмана. Эти алгоритмы динамически корректируют размер окна в зависимости от поведения или характеристик данных.