Adaptive digitale Filter - Seite 3

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Mathematiker, manchmal lese ich das, was du auf Russisch schreibst, nicht so gut (ich ziehe nicht die gleichen Schlüsse, wie du erwartest :-)). Aber hier auf Englisch. Obwohl ich verstehe, was hier steht, dass es vom Militär verwendet wird, um sich bewegende Objekte zu eskortieren. Ich kann es nicht wortwörtlich lesen (ich habe Englisch in meiner Kindheit gelernt :-() Und Neuzeichnen und FFT sind unterschiedliche Dinge, ich kann FFT verwenden und nichts wird neu gezeichnet. Ich werde jetzt zu Coshi gehen und es lesen. Und das Militär weiß, wie man das Ziel verfolgt :-). Nur Störsender und Täuschkörper schützen vor garantierten Treffern, und das nicht immer :-) (Seit einiger Zeit findet ein Kampf der Gehirne und Algorithmen statt, der Pilot im Flugzeug braucht nur den Knopf zu drücken und ..... es scheint, dass alles andere Algorithmen sind).
 
Prival:
Auch Neuzeichnen und FFT sind zwei verschiedene Dinge, Sie können FFT verwenden und nichts wird neu gezeichnet. Für Cauchy werde ich jetzt gehen, um zu lesen.

Oh, wie interessant. Und ich dachte, dass alle Pseudomaschinen, die auf dem Prinzip "Transformation - Frequenzfilterung - Rücktransformation" basieren, notwendigerweise neu gezeichnet werden...

Und verschwenden Sie keine Zeit mit Cauchy, seinem p.d.f. - a/(b^2 + (x-m)^2). Natürlich mit Normalisierung um eins. Aber das Integral von p.d.f. multipliziert mit der Variablen x ist bereits divergent (dies ist m.o.).

 
Mathemat:
Privatperson:
Ja, auch Neuzeichnen und FFT sind unterschiedliche Dinge, Sie können FFT verwenden und nichts wird neu gezeichnet. Für Cauchy werde ich jetzt gehen, um zu lesen.

Oh, wie interessant. Und ich dachte, dass alle Pseudo-Domänen, die auf dem Prinzip "Umwandlung - Frequenzfilterung - Rückumwandlung" basieren, notwendigerweise neu gezeichnet werden...


Prival hat recht, es kommt darauf an, welche Filterstruktur/welches Schema man verwendet. Wenn es wirklich interessant ist, zum Beispiel so:


Es wird nicht neu gezeichnet. Ich hatte früher selbst viel Spaß mit diesen Filtern.

 
Irgendetwas an der JMA, wie das Beste, das Anpassungsfähigste, usw., hat mich angesprochen. (alles aufgegessen, wie). Und wir haben einen guten Job :-). Und die Linkshänder wie Russland gibt es nicht mehr, aber ich glaube es nicht.
Ich schaue, schau ihn an - einige seltsame Formeln, und der Avatar ist nicht so etwas wie :-) Ich mag es besser :-).
(Vergleiche http://www.jurikres.com/catalog/ms_ama.htm#top). Unser Flugzeug ist besser :-).

Deshalb schlage ich vor, einen besseren Indikator zu entwickeln, der anpassungsfähiger ist. Vielleicht kommt ja etwas Schönes dabei heraus.

Die Idee ist die folgende.
1. Wir nehmen diesen Indikator als Grundlage ('Kaufman optimized AMA: Perry Kaufman AMA optimized'), viele Leute haben bereits daran gearbeitet. Die Theorie dieses Indikators wird in der Datei beschrieben (siehe Anhang). Wir nehmen einen Teil dieses Indikators (Idee). Berechnung des ER-Wirkungsgrads (variiert von 0 bis 1). Er bestimmt den Mittelungszeitraum (Abtastung) von 2 bis N (N wird als Eingabeparameter im Algorithmus festgelegt). Der Rest ist ein bisschen schwieriger.
2 Wir verwenden nicht den EMA (exponentieller gleitender Durchschnitt), sondern ein Polynom. Die maximale Potenz des Polynoms n (auch als externer Parameter einstellbar). Im Prinzip können wir stoppen und variieren n und laufen in den Tester, ich denke, wir können bereits gute Ergebnisse zu bekommen. Aber IHMO, der Floh, ist noch nicht voll ausgebildet, also machen wir weiter.
3. Wenn es anpassungsfähig ist, dann soll es in vollem Umfang anpassungsfähig sein. Darüber hinaus wird auch der nächste - der Grad des Polynoms - berechnet (der beste wird nach einem bestimmten Kriterium ausgewählt). Da wir a priori keine Informationen über Lärm haben. Ich schlage vor, das Kriterium des Bestimmtheitsmaßes zu verwenden. Die Logik der Auswahl des optimalen Polynoms nach diesem Kriterium ist in der Datei beschrieben (siehe S. 12, 13 und 14). Es gibt sogar ein in MathCade geschriebenes Programm, wie man das macht.

Falls jemand Interesse hat, bin ich bereit, Punkt 3 in MathCade zu programmieren und nachzuprüfen. Aufgrund meiner bescheidenen Fähigkeiten werde ich Ihnen auch helfen, einen solchen Indikator in MQL zu erstellen.
Dateien:
ideja_opt_filtra.zip  443 kb
 
Außerdem darf man nicht vergessen, dass die Induktionsspule einfach nichtlinear sein muss. Jedenfalls hat sich das Team von Djuric dafür entschieden, alle vier Anforderungen an ein ideales adaptives Filter zu erfüllen. Und es hat auch etwas mit Informationstheorie zu tun... grasn, haben Sie eine Idee für ein nichtlineares Filterschema?
 
zu Prival, Mathematik
<br / translate="no">Die Idee ist die folgende.
1. Als Grundlage nehmen wir diesen Indikator ('Kaufman optimized AMA: Perry Kaufman AMA optimized'), an dem schon viele Leute gearbeitet haben. Die Theorie dieses Indikators wird in der Datei beschrieben (siehe Anhang). Wir nehmen einen Teil dieses Indikators (Idee). Berechnung des ER-Wirkungsgrads (variiert von 0 bis 1). Er bestimmt den Mittelungszeitraum (Abtastung) von 2 bis N (N wird als Eingabeparameter im Algorithmus festgelegt). Der Rest ist ein bisschen schwieriger.
2. wir verwenden nicht EMA (exponentieller gleitender Durchschnitt), sondern ein Polynom. der maximale Grad des Polynoms ist n (auch als externer Parameter festgelegt). wir können stoppen und variieren n und führen Sie es in der Tester, ich denke, wir können bereits gute Ergebnisse zu erhalten. Aber IHMO, der Floh, ist noch nicht voll ausgebildet, also machen wir weiter.
3. Wenn es anpassungsfähig ist, dann soll es in vollem Umfang anpassungsfähig sein. Darüber hinaus wird auch der nächste - der Grad des Polynoms - berechnet (das beste wird nach einem bestimmten Kriterium ausgewählt). Da wir a priori keine Informationen über Lärm haben. Ich schlage vor, das Kriterium des Bestimmtheitsmaßes zu verwenden. Die Logik der Auswahl des optimalen Polynoms nach diesem Kriterium ist in der Datei beschrieben (siehe S. 12, 13 und 14). Es gibt sogar ein in MathCade geschriebenes Programm, wie man das macht.


Meine bescheidene, autodidaktische Meinung ist folgende: Das vorgeschlagene "adaptive Filter"-Modell wird nicht funktionieren, ich werde meine Zeit nicht damit verschwenden. Das ist alles andere als adaptive Filterung. Es gibt eine kohärente, kohärente, bewährte Theorie der adaptiven Filterung. Und wenn Sie einen adaptiven Filter entwickeln wollen, sollten Sie genau diese Theorie anwenden.

Wenn Sie keine Zeit haben, diese Theorie zu verstehen und AF zu entwerfen, dann nehmen Sie MathLab und bauen Sie den erforderlichen Filter (wenn Sie kein Experte für adaptive Filterung sind, wird MathLab das viel besser machen). Darüber hinaus haben Sie zwei Möglichkeiten: entweder generieren dll oder verwenden m-Dateien, um sie zu MQL konvertieren, Gott sei Dank sind sie offen.

 
grasn:

Meine bescheidene, autodidaktische Meinung ist folgende: Das vorgeschlagene "adaptive Filter"-Modell wird nicht funktionieren, ich werde meine Zeit nicht damit verschwenden. Das ist alles andere als adaptive Filterung. Es gibt eine kohärente, kohärente, bewährte Theorie der adaptiven Filterung. Und wenn Sie einen adaptiven Filter entwickeln wollen, sollten Sie genau diese Theorie anwenden.

Wenn Sie keine Zeit haben, diese Theorie und Design AF zu verstehen, dann nehmen Sie MathLab und bauen notwendigen Filter (wenn nicht ein Experte in der adaptiven Filterung, dann MathLab wird es viel besser tun). Dann gibt es zwei Möglichkeiten: entweder generieren dll oder graben in m-Dateien, die Übertragung in MQL, Gott sei Dank sind sie offen.

Es ist schwer, dieser Meinung nicht zuzustimmen.
 
Ich schlage vor, dass Sie, anstatt herumzualbern und auf das Beste zu hoffen, die hier geposteten Klone des Djuric-Induktors ausprobieren und prüfen, ob sie so gut sind, indem Sie zunächst ein einfaches Pseudo-Kreuzungssystem als Beispiel nehmen.
 
NorthernWind:
grasn:

Meine bescheidene, autodidaktische Meinung ist folgende: Das vorgeschlagene "adaptive Filter"-Modell wird nicht funktionieren, ich werde meine Zeit nicht damit verschwenden. Es ist alles andere als eine adaptive Filterung. Es gibt eine kohärente, kohärente, bewährte Theorie der adaptiven Filterung. Und wenn Sie einen adaptiven Filter entwickeln wollen, sollten Sie genau diese Theorie anwenden.

Wenn Sie keine Zeit haben, diese Theorie zu verstehen und AF zu entwerfen, dann nehmen Sie MathLab und bauen Sie den erforderlichen Filter (wenn Sie kein Experte für adaptive Filterung sind, wird MathLab das viel besser machen). Dann haben Sie zwei Möglichkeiten: Entweder erzeugen Sie eine DLL oder Sie gehen durch die M-Dateien und setzen sie in MQL, Gott sei Dank sind sie offen.

Dieser Meinung kann man nur schwerlich widersprechen.


Ich frage mich, wie die Meinung dazu ist. Dass ich mich mit DSP nicht auskenne und vor allem nicht mit einem der Themen, über die ich früher Vorlesungen gelesen habe (adaptive digitale Filter). Oder dass es besser ist, es in Matlabe zu tun? Ich denke, dass der Autor hier und dort falsch liegt. Ich habe ein "wenig" Wissen auf diesem Gebiet, und es gibt eine bessere Programmiersprache als MathLaba. Ich benötige keine Dll, um die Berechnungsergebnisse an das MT4-Terminal zu senden (ich brauche nur Komposter).

Es scheint mir, dass es falsch ist, über meinen Vorschlag zu schreiben und zu sagen, dass es dort keine adaptive Filterung gibt. Und wird nicht beantworten können, wo, wann und aus welchem Grund, sagen wir, es notwendig ist, das Hemming'sche Fenster anzuwenden, und wann seine Anwendung nur schadet. Was ist der Unterschied zwischen dem adaptiven Wiener-Filter und dem Widrow-Hopf-Filter bei der Analyse ihres FFC oder des Butterworth-Filters und des Tschebyscheff-Filters, wann ist es notwendig und möglich, den ersten Filter anzuwenden, und wann den zweiten.

Es tut mir leid, wenn ich hart rübergekommen bin, aber man kann Ideen nicht einfach als überholt abtun. Ich brauche maximal 1-2 Stunden, um alles, was ich in MathCade geschrieben habe, zu programmieren, und ich brauche dafür keine Hilfe von anderen. Wollte helfen, andere zu zeigen, die Richtung zu graben, wenn sie einen adaptiven Filter bekommen wollen, und bereit, ihnen in diesem Fall zu helfen. Adaptive Filter sind ein Meer und ein kleiner Wagen davon.

Damit Sie nicht so böse sind, gebe ich Ihnen als MathLaba-Liebhaber ein Buch über DSP, es gibt 989 Seiten über diese Sache DSP, eine Menge Beispiele in dieser Programmiersprache, aber meiner bescheidenen Meinung nach ist MathCad besser :-)

Dateien:
read_me.zip  9488 kb
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