Filtri FIR - pagina 15
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BandPass è il differenziale tra i due LPF (LowPass) simile a come il bastardo MACD è derivato dalla differenza delle masse
se volete un filtro di ordine 2500+ o un periodo di cutoff di 300+, usate il filtro di Behemoth.
ma il suo filtro non è adatto a tutti i casi...
ha cercato di fare 1000 dB di smorzamento o 0,000000000000001 dB di roll-off, ma non è riuscito a raggiungere la stessa risonanza nitida nel AFC come i filtri dell'oscillatore
Non pensavo che qualcuno fosse interessato a una soppressione così alta. La ragione è molto probabilmente un errore di arrotondamento. Uno o due ordini di grandezza superiore, double besselAccuracy=0.00000001, e aumentare la risoluzione del PI. È possibile pensare come calcolare un po' diversamente, ma qui passo.Per quanto riguarda il MAHA. Qualsiasi MA è lo stesso filtro FIR. L'UNICA differenza sono i coefficienti della finestra scorrevole.
>> >>. Per esempio, exp. La "MASKA" è BIX - la sua caratteristica imp. è infinita.
Non essere sciocco. Il periodo della MA è la lunghezza del suo TX
Non dire sciocchezze. Il periodo di MA è la lunghezza del suo XI??? Leggete qualcosa sui filtri e poi parlate. Per esempio su wikipedia.
L'EMA è un filtro classico con una risposta all'impulso infinita. E non ha un periodo di per sé. C'è un coefficiente di feedback (che è il motivo per cui è BIH, non FIR), che è ricalcolato dal periodo nell'implementazione MA standard in MT4. k=2/(periodo+1)
L'EMA con un "periodo" di 3 ha un coefficiente di retroazione di 0,5, e il risultato del filtraggio sulle serie 1,2,3,4,5 sarà diverso dal filtraggio sulle serie 9,8,3,4,5 o 3,4,5. In caso di FIR (slip semplice) il risultato sarà sempre lo stesso.
Il filtro FIR non ha un coefficiente di feedback, ma un insieme di coefficienti di peso per campione (periodo). I coefficienti della MA semplice sono tutti uguali e pari a 1/periodo. Altri FIR possono avere coefficienti diversi, purché la loro somma sia uguale a 1. Lo sfondo al di fuori di questo campione non ha alcun effetto sul risultato. Perciò è FIR.
Per sicurezza, ecco i link su Wikipedia:
CIH, BIH
Per sicurezza, ecco i link su Wikipedia:
KIH, BIH.
Ho sbagliato, ho sbagliato. Scusa, non ho visto la parola exp. nel tuo post.
Non pensavo che qualcuno potesse essere interessato a una soppressione così alta. La ragione è molto probabilmente un errore di arrotondamento. Si potrebbe aumentare la precisione del calcolo della funzione di Bessel di uno o due ordini di grandezza double besselAccuracy=0.00000001, aumentare il bit PI. È possibile pensare come calcolare un po' diversamente, ma qui passo.Sì, l'ho fatto, l'ho impostato subito:
besselAccuracy=0.000000000001
pi=3.14159265358979323846
ma va bene, ho bisogno di un cutoff a 600 periodi con una risposta in frequenza regolare.
Sì, l'ho fatto, l'ho impostato subito:
besselAccuracy=0.000000000001
pi=3.14159265358979323846
ma va bene, ho bisogno di un cutoff a 600 periodi con una risposta in frequenza regolare.
Beh, in realtà mi stavo chiedendo dove l'errore potrebbe accumularsi ad alto ordine. Perché con una zona di transizione dello 0,2% di Fd e una soppressione di 60dB si ottiene già un ordine di 1800. Ma se avete bisogno di più soppressione? Un'altra possibile fonte di errore è la normalizzazione dei coefficienti. In generale, è interessante come MQL calcola le funzioni matematiche.Sì, l'ho fatto, l'ho impostato subito:
besselAccuracy=0.000000000001
pi=3.14159265358979323846
ma va bene, avevo bisogno di un cutoff a 600 periodi con una risposta in frequenza regolare
forse è a causa dell'imprecisione dell'impostazione del numero PI, ho incontrato questo problema una volta e l'errore si stava accumulando a causa di questo - ecco la soluzione 'Pi'
vedere se è lì il problema.
Mi sbagliavo, mi sono un po' eccitato. Scusa, non ho visto la parola exp. nel tuo post.
Domanda del cazzo - lascia perdere. >>)))