FIR-Filter mit minimaler Phase - Seite 7

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Wenn wir für jeden Zeitrahmen für jedes Paar Hähne auswählen, zum Beispiel für die Stichprobe von 1024 Minutenbalken, dann variiert die Länge der Impulscharakteristik von 1024 Punkten bis zu 3 Punkten, und wenn wir Zwischenlinien einbeziehen, die einminütige Balken verbinden, dann steigt die Anzahl der Hähne exponentiell an, Aber es gibt noch eine weitere Sache mit den Zeitrahmen, sie werden "größer" und wenn man die "Länge" aller TFs an die Breite der kleinsten Diskretions-TF anpasst, kommt es zu einer Verschiebung der Punkte und die Steigungen der Balken werden auf Zwischenwerte fallen.
 
Es ist möglich, durch Geometrie zu lösen. Aber es gibt keine Möglichkeit, sie in die Mehrfachwährung einzupassen, und sie hat auch eine nützliche Komponente für die Analyse. Natürlich können wir Indizes bilden und sie für die Berechnung von Zielwerten verwenden und die Paare nach den unähnlicheren auswählen, aber es ist auch ein mehrdeutiges Bild, und wir können den Index nicht korrekt bilden, ohne das gesamte Spektrum aller Paare zu kennen, da alle Komponenten wichtig sind. Um also zu sagen, dass es kein Rauschen gibt, wenn man das gesamte Spektrum der Frequenzen hat, werden sie alle in der Berechnung benötigt, aber es ist unmöglich zu berechnen, also muss man etwas opfern und die langsamsten Komponenten extrapolieren, aber die Komponenten mit den höchsten Frequenzen bleiben unvorhersehbar, so scheint es, dass ich das Signal und das Rauschen trenne, in der Tat ist dieses "Rauschen" auch eine nützliche Komponente im Signal, die gleichermaßen an den Berechnungen beteiligt ist.
 
Über das Verschieben von Filtern und so. Hat jemand versucht, aus diesen Filtern ein Pascal-Dreieck zu bauen?
 
Einstellung von Verläufen für ein Pascal-Dreieck - im Allgemeinen gut, d.h. das Pascal-Dreieck sozusagen "gestreckt/gestaucht" machen durch Änderung des Progressionskoeffizienten. Tatsächlich erhalten wir eine Hierarchie von Filtern mit einem Satz von Gewichtskoeffizienten. Aber ihr Ach ist bei solchen Koeffizienten nicht glatt. Es wäre besser, wenn Sie ein Dreieck mit glatten, abfallenden Rändern anstelle eines abgeschnittenen Dreiecks erstellen würden. Nun wäre es schön, wenn man diesen Parameter einstellen könnte. Auf diese Weise können wir sie in jeder Filterhierarchie verschieben, ohne sie neu zu malen, und für die Erstellung eines weiteren Filters mit einer Reihe von glatten Koeffizienten können wir die Werte des vorherigen Filters übernehmen. Ich werde versuchen, sie am Abend zu beschreiben.
 
Ein Pascal-Dreieck kann man sich als eine Reihe von ki-Filtern vorstellen, deren Gewichtsfunktionen auf geraden Ebenen im Dreieck eher Trapezen und auf ungeraden Ebenen im Pascal-Dreieck eher Dreiecken ähneln. Wie ändern sich also die Arten dieser Funktionen, wenn wir ein Pascal-Dreieck aus einem Pascal-Dreieck aufbauen usw.? Zum Beispiel haben wir ein Pascal-Dreieck für eine 100. Bar Tiefe, nehmen wir die extremen Werte auf der letzten Bar von allen Ebenen des Dreiecks (das heißt, die Werte auf der letzten Bar von den Filtern, deren Koeffizienten sind die Werte der Zeilen von Ebenen in der Pascal-Dreieck multipliziert mit entsprechenden Werte von Bars, dann von diesen hundert Werte, und so weiter, die Festlegung der Anzahl der Zeiten, die wir neu berechnen das Dreieck aus den Ergebnissen der vorherigen Dreieck. Oder vielleicht haben die Koeffizienten hier eine variable Funktion, die das pascalsche Dreieck anfangs streckt/schrumpft, d.h. vielleicht gibt es Formeln für Variationen des pascalschen Dreiecks, so dass man diese Berechnungen von Dreieck zu Dreieck nicht durchführen muss.
 
Nik1972:
Hat jemand versucht, aus diesen Filtern ein Pascal-Dreieck zu bauen?
Ich versteh das nicht... Das Pascalsche Dreieck wird aus bestimmten Zahlen konstruiert. Und was ist ein Pascalsches Dreieck aus Filtern? Und vor allem, wozu dient es, was wollen wir damit erreichen, was ist die physische Bedeutung davon?
 
AlexeyFX:
Ich versteh das nicht... Ein Pascalsches Dreieck wird aus bestimmten Zahlen konstruiert. Und was ist ein Pascalsches Dreieck, das aus Filtern besteht? Und vor allem: Wozu dient es, was wollen wir damit erreichen, was ist die physische Bedeutung davon?
Die Bedeutung ist unerheblich. Was zählt, ist das Pascalsche Dreieck.
 
Richtig, das Pascalsche Dreieck ist aus Zahlen aufgebaut und die Filter haben gebrochene Koeffizienten wie eine linear gewichtete Wellenmaschine. Indem man einen Fächer von Assistenten (einfach) konstruiert und dann den Durchschnitt zwischen den Durchschnitten bildet, erhält man ein Pascalsches Dreieck mit Bruchkoeffizienten, wobei im Zähler das Pascalsche Dreieck selbst steht - die Zahlen, die es umgeben - und im Nenner die Zahl, die um 2 Basen zunimmt. Im Wesentlichen werden die Ebenen im Pascalschen Dreieck von ganzen Zahlen in Bruchzahlen umgewandelt, die zu Gewichtsreihen (Funktionen) in Filtern unterschiedlicher Tiefe werden. Es wird deutlich, warum die Verschiebungsfilter eine ungerade Ordnung haben sollten, da sie zu einer parabolischen Form (Basis nach oben) neigen). Filter gerader Ordnung haben die Form eines Trapezes mit abnehmender oberer Basis. Um eine Überlappung der Phasen zu erreichen, muss man (am Beispiel der Scheibenwischer) die Scheibenwischer1-3,3-5,5-7.... und so weiter. Daher kann das Pascalsche Dreieck auch als ein System von verschachtelten (wenn man Sätze von Filtergewichten nimmt, die nicht einmal getrennt sind) Dreiecken/Parabeln betrachtet werden. Es ist notwendig, diese Gewichtungsfunktionen zu verbinden, um ein Dreieck nicht als umgekehrte Parabel mit abgeschnittenen Enden zu erhalten, sondern um die Enden sanft in eine abklingende Welle übergehen zu lassen. Aber eigentlich ist es wahrscheinlich schon nahe an der Berechnung der Kikh-Filter.
 
Diese Konstruktion wird benötigt, wenn man die folgenden, so dass die Differenz zwischen dem Preis und der Filter Zum Beispiel, bauen wir einen großen Zeitraum LF Filter, zum Beispiel 2000 Bars, von ihm nehmen wir den Rest dh die LF Lücke. Dann wird der Rest gefiltert usw. Das Filtersystem sollte so beschaffen sein, dass der Rest annähernd gleich ist, wobei das Vorzeichen des Zuwachses gerichtet ist. Wenn wir dann das Filtersystem verschieben, werden wir die fehlenden Daten durch die Methode der kleinsten Moduli ersetzen, so dass ihre Summe in der gleichen Richtung minimal ist.
 

Im Grenzfall ergibt diese Konstruktion einen Gauß-Filter (als Grenzwert der Binomialkoeffizienten ). Ihr Vorteil ist, dass sie auch im Frequenzbereich zu einer Gaußschen Glocke führt. Mit anderen Worten: Wenn wir die Gauß-Kurve schnell verkleinern und damit das Zeitfenster effektiv begrenzen, schränken wir gleichzeitig den Frequenzbereich ebenso effektiv ein. (Wer sich mit der DSP-Theorie auskennt, wird sich daran erinnern, dass dies ein großer Vorteil für DSP ist, da sich die Überschneidung des Spektrums von den hohen Frequenzen zu den niedrigen Frequenzen hin verlagert, was viele Probleme verursacht).

Außerdem ist es viel einfacher, nicht herumzuschrauben und die Koeffizienten der Gaußschen Impulsantwortkurve im Voraus zu berechnen.

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