Filtros FIR - página 4
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El generador del método numérico está hecho por error. Al parecer, el autor cuenta los coeficientes correctamente, pero sólo utiliza la mitad de ellos.
La señal debe multiplicarse por toda la respuesta al impulso. Como resultado, el filtro resultante no tiene nada que ver con los parámetros especificados.
Yo también tengo mis quejas sobre el software, pero no hace falta exagerar... nada en común...
nadie prohíbe el uso de filtros en cascada si la atenuación de uno de ellos es insuficiente
El generador del método numérico está hecho por error. Al parecer, el autor cuenta los coeficientes correctamente, pero sólo utiliza la mitad de ellos.
La señal debe multiplicarse por toda la respuesta al impulso. Como resultado, el filtro resultante no tiene nada que ver con los parámetros especificados.
En primer lugar, es 2 veces más corto. Por lo tanto, es algo "más rápido". En segundo lugar, la respuesta en frecuencia no proporciona la supresión especificada.
El código para MQL4 del "Generador de Métodos Digitales" no es lo que el autor quería.
Cualquier indicador basado en el "Generador de Métodos Numéricos" no filtrará exactamente como el autor pretendía.
El filtrado es mucho peor de lo esperado, pero el retraso es menor porque el filtro es más corto.
¿Qué tipo de filtro se necesita? No tengo ni idea. Pero prefiero entender lo que estoy haciendo.
Como ejemplo de filtro FIR se puede probar un indicador basado en LPF con una ventana Kaiser.
Esta aproximación permite obtener una gran cantidad de supresiones. Aunque en mi
En mi opinión, aumentar el retraso anula las ventajas del filtrado.
Pero es difícil engañar a la naturaleza, aunque sería muy deseable. Cuanto mayor sea la supresión,
mayor es la longitud del filtro y, por tanto, el retraso.
Tomé su indicador generado ED_Raiser_LPF y lo usé en lugar de МАшаша en mi indicador de clúster CL1i_V01.
La cifra que aparece a continuación ha resultado ser mucho mejor que la obtenida con MAA.
Para obtener tal línea de precios, como la dibujada por su indicador, se necesita mucho tiempo para seleccionar el período de МАшашаша, pero todavía no es tan "buena" línea.
Se supone que las posiciones se abren y se cierran en el momento de cruzar la línea del indicador con la línea cero.
Casi todas las posiciones se cierran con beneficio.
"Como ejemplo de filtro FIR, puedes probar el indicador basado en LFO con la ventana Kaiser" - ¿qué es y dónde puedo leer sobre él?
Y no entiendo, ¿es tu indicador o lo has generado con la ayuda del programa que se comenta aquí?
Si no te importa, dime cómo disminuir/aumentar la sensibilidad del indicador dado por ti.....
La sensibilidad debería reducirse al pasar de TFs más altos a más bajos, de lo contrario se pone muy febril...
Sería raro que no flotara.
Quería, en primer lugar, mostrar a la gente que hay una buena alternativa a los machetes
Estoy de acuerdo, en igualdad de condiciones, correr tras el espectro flotante es mejor armado con un filtro normal en lugar de un machete
No sé por qué los limpiaparabrisas no piensan en el espectro de la huida.
al fin y al cabo la aplicación de una mashka no exime de un problema de no estacionariedad
Estoy de acuerdo contigo.
Hoy he buscado "filtrado digital neurofuzzy en tiempo real", pero no he encontrado nada gratuito...
Estoy de acuerdo contigo.
Hoy he buscado "filtrado digital neurofuzzy en tiempo real" pero no he encontrado nada gratuito...
así que este generador gratuito lo venden los payasos por una buena suma http://www.finware.ru/orderdi.html
>> así que este generador gratuito está siendo vendido por payasos por una buena suma http://www.finware.ru/orderdi.html
Sí, conozco este generador. Y estaba buscando información sobre la creación de filtros de paso de banda, pero no lineal (neuro-fuzzy).
Yo también tengo quejas sobre el software, pero no exagero... nada en común...
Nadie prohíbe los filtros en cascada si la atenuación de un filtro no es suficiente
Me refería a que se establecen los parámetros de filtrado, es decir, la frecuencia de corte y la atenuación, y se obtienen características completamente diferentes. Y por este tonto error un muy buen partido está engañando a la gente. También podrías tomar coeficientes arbitrarios y obtener resultados aceptables. También sería un filtro. Sólo que no conocerás sus parámetros. Pero si quieres crear algo más complicado, por ejemplo, un conjunto de filtros paso banda, debes saber qué estás usando.
Lo que quise decir es que se establecen los parámetros de filtrado, es decir, la frecuencia de corte y la supresión, pero se obtienen características completamente diferentes. Y debido a este tonto error, un muy buen oscilador engaña a la gente. También podrías tomar coeficientes arbitrarios y obtener resultados aceptables. También sería un filtro. Sólo que no conocerás sus parámetros. Pero si quieres crear algo más complejo, como un conjunto de filtros paso banda, entonces es aconsejable saber qué estás usando.
la supresión y los latidos no son claros.
pero mis mediciones de la respuesta de amplitud-frecuencia muestran que la frecuencia de resonancia del filtro es la que se le indica al oscilador.
hay algunos otros fallos, que también deben ser controlados por la respuesta de amplitud-frecuencia
Tomé el indicador ED_Raiser_LPF que generaste y lo usé en lugar del MAA en mi indicador de cluster CL1i_V01.
He conseguido la foto de abajo, que es mucho mejor que la del MA.
Para obtener tal línea de precios, como la dibujada por su indicador, se necesita mucho tiempo para seleccionar el período de МАшашаша, pero todavía no es tan "buena" línea.
Se supone que las posiciones se abren y se cierran en el momento de cruzar la línea del indicador con la línea cero.
Casi todas las posiciones se cierran con beneficio.
"Como ejemplo de filtro FIR, puedes probar el indicador FIR con la ventana Kaiser" - dime qué es y dónde leer sobre él.
Y no entiendo, ¿es tu indicador o lo has generado con la ayuda del programa que se comenta aquí?
Si no le importa, dígame cómo disminuir/aumentar la sensibilidad de su indicador.....
La sensibilidad debería reducirse al pasar de TFs más altas a más bajas, de lo contrario es demasiado peleona...
Si el inglés no es un problema, yo empezaría por leer esto:
Guía del científico y del ingeniero para el procesamiento digital de señales
Filtros digitales: una introducción
Requiere algunos conocimientos básicos de radio.
Si le resulta útil mi indicador.
Hablaremos de los parámetros por la noche, cuando llegue a casa del trabajo.
Si el inglés no es un problema, yo empezaría por leer esto:
Guía del científico y del ingeniero para el procesamiento digital de señales
Filtros digitales: una introducción
Aunque requiere un conocimiento básico de ingeniería de radio.
Me gustaría que mi indicador le resultara útil.
Hablaremos de los parámetros por la noche, cuando llegue a casa del trabajo.
Muchas gracias por su atención. No tengo problemas con el inglés, ni con la ingeniería de radio, así que lo leeré.
El tiempo es esencial, así que si pudiera darme un momento para explicar
del indicador que has desarrollado, te estaría muy agradecido.
Si no, resulta que lo he utilizado sin entender realmente lo que hace...
Muchas gracias por su atención. No tengo ningún problema con el inglés ni con la ingeniería de radio, lo leeré.
El tiempo es esencial, así que si pudiera darme un momento para explicar el significado de
del indicador que has desarrollado, te estaría muy agradecido.
Por lo demás, resulta que lo he utilizado sin entender, en realidad, lo que hace...
Un poco sobre las propiedades de estos filtros.
Un MA normal tiene una supresión de unos 20dB. Para mejorar la supresión, los coeficientes de ponderación se multiplican por una función llamada función de ventana.
La ventana Kaiser permite obtener un valor de supresión establecido que varía en un amplio rango. En el cálculo, la no uniformidad en la banda pasante y
la supresión en la banda de retardo, pero el filtro se basa en una aproximación que es al menos tan buena como la requerida. Se selecciona el peor caso de estas condiciones.
Otro método de cálculo utilizado a menudo es la aplicación del algoritmo Parkes-McKelan (a veces llamado algoritmo Remez).
Produce una determinada no uniformidad en el ancho de banda y una determinada supresión en el ancho de banda de retardo. El cálculo requiere un número bastante elevado de iteraciones y no siempre garantiza la convergencia.
He utilizado la ventana Kaiser. Es más fácil de calcular y el resultado es comparable en calidad al algoritmo Remez.
Un poco sobre los parámetros del filtro de paso bajo.
PassBandBars- ancho de banda en Bares.
StopBandBars-El ancho de la zona de transición, es decir, entre el ancho de banda y la frecuencia donde se proporciona la supresión requerida. También en número de Bares.
StopBandAttenuation- supresión en la banda de atenuación.
No es del todo correcto medir la frecuencia en Bares, ya que se trata de tiempo y no de frecuencia. En realidad, la frecuencia se mide en sus correspondientes intervalos de tiempo.
F=1/Barras. Es decir, a 1 bar la frecuencia es 1 y ésta es la frecuencia de muestreo. A 2 bares la frecuencia es de 0,5Fd, etc.
StopBandBars puede ser cualquier número real mayor que 2.
La longitud del filtro (equivalente al periodo MA) no se especifica explícitamente y se calcula en función de las bandas y la atenuación especificadas.
Cuanto mayor sea la StopBandBars o la StopBandAttenuation, más largo será el filtro. Se retrasa más y se suaviza mejor.