Filtros FIR - página 15
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BandPass es el diferencial entre los dos LPFs (LowPass) de forma similar a como el MACD bastardo se deriva de la diferencia de los mashes
si quieres un filtro de orden de 2500+ o un periodo de corte de 300+, utiliza el filtro de Behemoth.
pero su filtro no es adecuado para todos los casos...
trató de hacer 1000 dB de amortiguación o 0,000000000000001 dB de roll-off, pero no consiguió la misma resonancia aguda en el AFC que los filtros osciladores
No creí que nadie estuviera interesado en una supresión tan alta. La razón es probablemente un error de redondeo. Uno o dos órdenes de magnitud más altos, doble besselAccuracy=0.00000001, y aumentar la resolución del PI. Se puede pensar en cómo calcular de forma un poco diferente, pero aquí paso.En cuanto a la MAHA. Cualquier MA es el mismo filtro FIR. La ÚNICA diferencia son los coeficientes de la ventana deslizante.
>> >>. Por ejemplo, exp. La "MASKA" es BIX - su característica imp. es infinita.
No seas tonto. El periodo de la MA es la duración de su TX
No digas tonterías. El periodo de MA es la duración de su XI??? Lee algo sobre filtros y luego habla. Por ejemplo en la wikipedia.
El EMA es un filtro clásico con una respuesta al impulso infinita. Y no tiene un periodo en sí mismo. Hay un coeficiente de retroalimentación (por eso es BIH, no FIR), que se recalcula a partir del período en la implementación estándar de MA en MT4. k=2/(periodo+1)
El EMA con un "período" de 3 tiene un coeficiente de retroalimentación de 0,5, y el resultado del filtrado en las series 1,2,3,4,5 será diferente del filtrado en las series 9,8,3,4,5 o 3,4,5. En el caso del FIR (deslizamiento simple) el resultado será siempre el mismo.
El filtro FIR no tiene coeficiente de realimentación, sino un conjunto de coeficientes de peso por muestra (período). Los coeficientes del MA simple son todos iguales e iguales a 1/periodo. Otros FIRs pueden tener diferentes coeficientes, siempre que su suma sea igual a 1. El fondo fuera de esta muestra no tiene ningún efecto sobre el resultado. Por lo tanto, es FIR.
Por si acaso, aquí están los enlaces en Wikipedia:
CIH, BIH
Por si acaso, aquí están los enlaces en Wikipedia:
KIH, BIH.
Me equivoqué, lo entendí mal. Lo siento, no vi la palabra exp. en tu post.
No pensé que alguien pudiera estar interesado en una supresión tan alta. La razón es probablemente un error de redondeo. Podría aumentar la precisión del cálculo de la función de Bessel en uno o dos órdenes de magnitud double besselAccuracy=0.00000001, aumentar el bit PI. Se puede pensar en cómo calcular de forma un poco diferente, pero aquí paso.Sí, lo hice, lo puse directamente:
besselAccuracy=0.000000000001
pi=3.14159265358979323846
pero está bien, necesito un corte de 600 periodos con una respuesta de frecuencia suave.
Sí, lo hice, lo puse directamente:
besselAccuracy=0.000000000001
pi=3.14159265358979323846
pero está bien, necesito un corte de 600 periodos con una respuesta de frecuencia suave.
Bueno, en realidad me preguntaba dónde podría acumularse el error en el orden alto. Porque con una zona de transición del 0,2% de Fd y 60dB de supresión ya tienes un orden de 1800. Pero, ¿y si necesitas más supresión? Otra posible fuente de error es la normalización de los coeficientes. En general, es interesante cómo MQL calcula las funciones matemáticas.Sí, lo hice, lo puse directamente:
besselAccuracy=0.000000000001
pi=3.14159265358979323846
pero está bien, necesitaba un corte de 600 periodos con una respuesta de frecuencia suave
tal vez sea por la inexactitud del ajuste del número PI, una vez me encontré con este problema y el error se acumulaba por ello - aquí está la solución "Pi
a ver si ahí está el problema.
Me equivoqué, me emocioné un poco. Lo siento, no vi la palabra exp. en tu post.
Pregunta de mierda - déjalo pasar. >>)))