Filtro FIR con fase minima - pagina 7

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Se selezioniamo i galli per ogni timeframe per ogni coppia, per esempio per il campione di 1024 barre di minuti, allora la lunghezza della caratteristica dell'impulso varierà da 1024 punti a 3 punti e se includiamo linee intermedie che collegano barre di un minuto allora il numero di galli aumenterà esponenzialmente, Ma c'è un'altra cosa riguardo ai timeframe, essi diventeranno "più grandi" e quando si regola la "lunghezza" di tutti i TF alla larghezza del più piccolo TF di discrezione, lo spostamento dei punti avverrà e le pendenze delle barre cadranno a valori intermedi.
 
È possibile risolvere attraverso la geometria. Ma non c'è modo di inserirlo nella multicurrency, e ha anche una componente utile per l'analisi. Naturalmente possiamo costruire indici e usarli per calcolare i livelli target, e scegliere la coppia in base a quelle più dissimili, ma è anche un quadro ambiguo, e non possiamo costruire correttamente l'indice senza l'intero spettro di tutte le coppie, perché tutte le componenti sono importanti lì. Quindi per dire che non c'è rumore, se hai tutto lo spettro delle frequenze, sono tutte necessarie nel calcolo, ma è impossibile da calcolare, quindi devi sacrificare qualcosa ed estrapolare le componenti più lente, ma le componenti di frequenza più alta rimarranno imprevedibili, quindi sembra che io separi il segnale dal rumore, in realtà questo "rumore" è anche una componente utile nel segnale, che partecipa ugualmente ai calcoli.
 
Sui filtri di spostamento e altre cose. Qualcuno ha provato a costruire un triangolo Pascal con questi filtri?
 
impostare le progressioni per un triangolo pascal è generalmente buono, cioè un triangolo pascal può essere fatto "allungato/compresso" per così dire cambiando il coefficiente di progressione. In sostanza, otteniamo una gerarchia di filtri con un insieme di coefficienti di peso. Ma il loro ach non è liscio con tali coefficienti. Se fai un triangolo con i bordi lisci e decadenti invece di uno ritagliato, sarebbe meglio. Ora, sarebbe bello poter impostare questo parametro. In questo modo in ogni gerarchia di filtri possiamo spostarli senza grandi ridipinture e poi per costruire un altro filtro con un set di coefficienti lisci possiamo prendere i valori del precedente. Cercherò di descriverlo in serata.
 
Un triangolo pascal può essere pensato come un insieme di filtri ki con funzioni di peso più simili a trapezi a livelli pari nel triangolo, e triangolari a livelli dispari nel triangolo pascal. Quindi, come cambieranno i tipi di queste funzioni se costruiamo un triangolo pascal da un triangolo pascal e così via. Per esempio, abbiamo un triangolo di Pascal per una profondità di 100 barre, prendiamo i valori estremi sull'ultima barra da tutti i livelli del triangolo (cioè, i valori sull'ultima barra dai filtri i cui coefficienti sono i valori delle righe dei livelli nel triangolo di Pascal moltiplicati per i valori corrispondenti delle barre, poi da quei cento valori, e così via, impostando il numero di volte che ricalcoliamo il triangolo dai risultati del triangolo precedente. O forse i coefficienti qui avranno qualche funzione variabile che allunga/restringe il triangolo pascal inizialmente, cioè forse ci sono formule per variazioni del triangolo pascal in modo da non fare questi calcoli da triangolo a triangolo.
 
Nik1972:
Qualcuno ha provato a costruire un triangolo Pascal con questi filtri.
Non capisco... Il triangolo di Pascal è costruito a partire da certi numeri. E cos'è un triangolo di Pascal dai filtri? E soprattutto, a cosa serve, cosa vogliamo ottenere da esso, qual è il suo significato fisico?
 
AlexeyFX:
Non capisco... Un triangolo di Pascal è costruito a partire da certi numeri. E cos'è un triangolo di Pascal fatto di filtri? E soprattutto, a cosa serve, cosa vogliamo ottenere, qual è il suo significato fisico?
Il significato non è importante. Ciò che conta è il triangolo di Pascal.
 
Corretto, il triangolo di Pascal è costruito da numeri e i filtri hanno coefficienti frazionari come una macchina ondulatrice pesata linearmente. Costruendo un ventaglio di maghi (semplice) e poi costruendo la media tra le medie e così via, si ottiene un triangolo di Pascal di coefficienti frazionari. Dove al numeratore è il triangolo di Pascal stesso - i numeri che lo circondano, e al denominatore i numeri che aumentano di 2 basi. In sostanza, i livelli nel triangolo di Pascal cambieranno da numeri interi a numeri frazionari, che diventeranno serie di pesi (funzioni) in filtri di diversa profondità. Possiamo vedere perché i filtri di spostamento dovrebbero essere di ordine dispari, avranno una forma tendenzialmente parabolica (base in alto). I filtri di ordine pari saranno come un trapezio, con base superiore decrescente. Si vede che per avere una sovrapposizione di fase, è necessario prendere (usando l'esempio dei tergicristalli) i tergicristalli1-3,3-5,5-7.... e così via. Quindi il triangolo di Pascal può anche essere visto come un sistema di triangoli/parabole annidati (se si prendono insiemi di pesi di filtri che non sono nemmeno separatamente). È necessario collegare queste funzioni di ponderazione per ottenere un triangolo non come una parabola rovesciata con le estremità tagliate, ma per ottenere le estremità che passano dolcemente in un'onda decadente. Ma in realtà è probabilmente già vicino al calcolo dei filtri Kikh.
 
Questa costruzione sarà necessaria quando si ottiene il seguente, in modo che la differenza tra il prezzo e il filtro Per esempio, costruiamo un filtro LF di grande periodo, per esempio 2000 barre, da esso prendiamo il resto cioè il cloze LF. Poi si filtra il resto e così via. Il sistema di filtri dovrebbe essere tale che il resto sia approssimativamente uguale, essendo direzionale nel segno dell'incremento. Poi, quando spostiamo il sistema di filtri, sostituiamo i dati mancanti con il metodo dei minimi moduli in modo che la loro somma sia minima in co-direzione.
 

Nel limite, questa costruzione produrrà un filtro gaussiano (come limite dei coefficienti binomiali ). Il suo vantaggio è che risulta anche una campana gaussiana nel dominio della frequenza. In altre parole, diminuendo rapidamente la curva gaussiana, limitando efficacemente la finestra temporale, limitiamo allo stesso tempo il dominio della frequenza in modo altrettanto efficace. (Chi conosce la teoria del DSP ricorderà che questo è un grande vantaggio per il DSP, perché il clipping dello spettro dalle alte frequenze tende a insinuarsi nelle basse frequenze, causando molti problemi).

Un'altra cosa è che è molto più facile non perdere tempo e calcolare in anticipo i coefficienti della curva di risposta all'impulso gaussiana.

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