StreamSR : 負荷の指標

■現在の負荷の指標
AGG_RANGE = 6
最新 AGG_RANGE サンプルから計算される、アイドル時間も含めた、瞬間平均流速
sum(nsamples)/(max(otime)-min(itime)) * 定数

■その値の時間的変化
（入力コア : 1、認識コア : 4）
グラフは、tcpを経由してディレイを与えずに順次データを送信し続けた場合の
瞬間平均流速の変化をプロットしたものである。

見てのとおり、最大スループットが現れるのは入力系列の最初のほうのサンプルである。
バッファリングが生じていないため、itime計測から認識を経てotime計測までの時間が短くなるからである。
このような最大スループットの値からビーム幅変更のスレッショルドを求めるのは難しい気がする。
あるいは、ビーム幅の候補を手動で与えるのと同様に、スレッショルドも手動で与えてもらうような実装なら簡単かも。

最大スループットにある定数 k (0 < k < 1) を乗じた値を
ビーム幅変更のスレッショルドにする、というのも学習機構の簡単な実装の一つ。