平滑Rx观测值

非常类似于这个问题:Rx IObservable缓冲平滑突发事件，我对平滑可能发生突发事件的observable很感兴趣。

希望下面的图表说明了我的目标:

Raw:       A--B--CDE-F--------------G-----------------------
Interval:  o--o--o--o--o--o--o--o--o--o--o--o--o--o--o--o--o
Output:    A--B--C--D--E--F-----------G---------------------

给定原始流，我希望在有规律的间隔内扩展这些事件。

节流不起作用，因为我最终会丢失原始序列的元素。

如果原始流比计时器更频繁，则Zip工作良好，但如果存在没有原始事件的时间段则失败。

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作为对Dan的回答的回应，Buffer的问题是，如果许多事件在短时间间隔内爆发，那么我接收事件的频率就太高了。下面显示了缓冲区大小为3时可能发生的情况，并将超时配置为所需的时间间隔:

Raw:       -ABC-DEF-----------G-H-------------------------------
Interval:  o--------o--------o--------o--------o--------o--------
Buffered:  ---A---D-------------------G--------------------------
              B   E                   H
              C   F
Desired:   ---------A--------B--------C--------D--------E ..etc.

public static IObservable<T> Regulate<T>(this IObservable<T> source, TimeSpan period)
{
    var interval = Observable.Interval(period).Publish().RefCount();
    return source.Select(x => Observable.Return(x)
                                        .CombineLatest(interval, (v, _) => v)
                                        .Take(1))
                 .Concat();
}

Raw.Buffer(interval, 1);