FIRフィルタ - ページ 3 12345678910...19 新しいコメント Sceptic Philozoff 2009.05.27 18:37 #21 sab1uk >> : X 軸と時間軸の関係 y軸の係数値 このグラフは単位パルスに対するフィルタの応答を示しており、完全なフラットの後にどのようにギャップが現れるかを比較することができます。 単位パルスは、ステップの微分、つまりデルタ関数？ Ol Dirty Bastard 2009.05.27 18:41 #22 gip писал(а)>> 百発百中なんですね、まだソフトを見ていないので、その出力がどうなっているのか、入力がどうなっているのかがわからないんです。 で、ソフトを知らなくても大丈夫です。 つまり、これらの制約を踏まえた上で、どのようにフィルターをカスケードしていくのか。 Ol Dirty Bastard 2009.05.27 18:43 #23 Mathemat писал(а)>> ユニットインパルスはステップの微分、つまりデルタ関数なのでしょうか？ そうですね、フラットなギャップと新しいレベルで再びフラットという感じです。 Олег 2009.05.27 18:46 #24 sab1uk さん、スペクトル推定（最大振幅を持つ波の周期を求めるなど）とfatl/satl型フィルタパラメータの関係を定式化することは可能でしょうか。ありがとうございます。 Ol Dirty Bastard 2009.05.27 19:09 #25 neoclassic писал(а)>> sab1uk さん、スペクトル推定値（最大振幅を持つ波の周期を求めるなど）とfatl/satl型フィルタパラメータの依存性を定式化することは可能でしょうか？ありがとうございます。 よく知られているfatlsやsatlsは、振幅-周波数特性（AFC）が急峻でないなど、パラメータが妥協されたローパスフィルタです。 振幅-周波数特性を急峻にしたい場合は、より頻繁にフィルター適応を行う必要があります。 Viktor Zhuravlev 2009.05.28 18:24 #26 viacの「ブルジョワバザールのフィルタリング」スレッドで、このソフトについて議論/執筆している人たちを読んでみました。スペクトルを目で見れば、FIRフィルターが得られることは明らかです。しかし、スペクトルが "浮遊 "しているとしたら、どうやって自動監視できるのでしょうか？ Ol Dirty Bastard 2009.05.28 18:50 #27 renegate >> : viacの「ブルジョワバザールのフィルタリング」スレッドを読んでみたのですが、そこの人たちはこのソフトについて議論/執筆していました。目でスペクトルを見れば、FIRフィルタが得られることは明らかである。しかし、スペクトルが「浮いている」のであれば、自動運転でどうやって追いかけるのだろう？ 浮いていないとおかしいですからね。 まず、鉈の代わりになるものがあることを示したかったのです。 他の条件が同じなら、浮遊スペクトルを追いかけるには、ナタではなく通常のフィルターで武装した方がいいということに同意します。 なぜワイパーは逃げるスペクトルを考えなかったのか、わからない 結局のところ、ウィザードの使用は非定常性の問題から解放されるわけではありません crom 2009.05.28 20:17 #28 Ol Dirty Bastard 2009.05.28 20:51 #29 スペインから来た、猫の料理が得意な同僚です。 Eugene 2009.05.29 05:55 #30 sab1uk >> : 浮いていないとおかしいですからね。 私はまず、ナタに代わる良い方法があることを人々に知ってもらいたかったのです。 他の条件が同じなら、浮遊スペクトルを追いかけるには、ナタではなく通常のフィルターで武装した方がいいということに同意します。 なぜワイパーが逃げスペクトルを気にしないのかわからない フラッパーの使用は非定常性の問題を解消しないため デジタルメソッドジェネレーターは、間違えなく作られています。著者は係数を正しく数えているようだが、その係数の半分しか使っていない。 信号はインパルス応答全体を乗算する必要があります。その結果、出来上がったフィルターは、指定されたパラメーターとは全く関係ないものになってしまいます。 まず、2倍の短さです。したがって、ある意味「速い」のです。2つ目は、周波数特性で規定の抑制効果が得られないことです。 デジタルメソッドジェネレータ」のMQL4のコードは、作者が望んだものではありません。 Numerical Method Generator」に基づく指標は、作者が意図したとおりのフィルタリングを行うことはできません。 フィルタリングは予想以上に悪いのですが、フィルタが短いので遅延は少なくなります。 どのようなフィルタリングが必要なのでしょうか？全く分かりません。でも、私は自分がやっていることを理解するほうが好きなんです。 FIRフィルタの例として、カイザー窓を使ったLPFベースのインジケータを試してみることができます。 この近似値により、多くの抑制を得ることができます。私の中では 私見ですが、遅延を大きくすると、フィルタリングの利点が損なわれます。 しかし、自然をごまかすことは、とても望ましいことではありますが、難しいことです。抑圧が大きければ大きいほど が大きいほど、フィルタの長さが長くなり、その結果、ラグが大きくなる。 ファイル: ed_kaiser_lpf.mq4 9 kb 12345678910...19 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
X 軸と時間軸の関係
y軸の係数値
このグラフは単位パルスに対するフィルタの応答を示しており、完全なフラットの後にどのようにギャップが現れるかを比較することができます。
単位パルスは、ステップの微分、つまりデルタ関数？
百発百中なんですね、まだソフトを見ていないので、その出力がどうなっているのか、入力がどうなっているのかがわからないんです。
で、ソフトを知らなくても大丈夫です。
つまり、これらの制約を踏まえた上で、どのようにフィルターをカスケードしていくのか。
ユニットインパルスはステップの微分、つまりデルタ関数なのでしょうか？
そうですね、フラットなギャップと新しいレベルで再びフラットという感じです。
sab1uk さん、スペクトル推定値（最大振幅を持つ波の周期を求めるなど）とfatl/satl型フィルタパラメータの依存性を定式化することは可能でしょうか？ありがとうございます。
よく知られているfatlsやsatlsは、振幅-周波数特性（AFC）が急峻でないなど、パラメータが妥協されたローパスフィルタです。
振幅-周波数特性を急峻にしたい場合は、より頻繁にフィルター適応を行う必要があります。
viacの「ブルジョワバザールのフィルタリング」スレッドを読んでみたのですが、そこの人たちはこのソフトについて議論/執筆していました。目でスペクトルを見れば、FIRフィルタが得られることは明らかである。しかし、スペクトルが「浮いている」のであれば、自動運転でどうやって追いかけるのだろう？
浮いていないとおかしいですからね。
まず、鉈の代わりになるものがあることを示したかったのです。
他の条件が同じなら、浮遊スペクトルを追いかけるには、ナタではなく通常のフィルターで武装した方がいいということに同意します。
なぜワイパーは逃げるスペクトルを考えなかったのか、わからない
結局のところ、ウィザードの使用は非定常性の問題から解放されるわけではありません
浮いていないとおかしいですからね。
私はまず、ナタに代わる良い方法があることを人々に知ってもらいたかったのです。
他の条件が同じなら、浮遊スペクトルを追いかけるには、ナタではなく通常のフィルターで武装した方がいいということに同意します。
なぜワイパーが逃げスペクトルを気にしないのかわからない
フラッパーの使用は非定常性の問題を解消しないため
デジタルメソッドジェネレーターは、間違えなく作られています。著者は係数を正しく数えているようだが、その係数の半分しか使っていない。
信号はインパルス応答全体を乗算する必要があります。その結果、出来上がったフィルターは、指定されたパラメーターとは全く関係ないものになってしまいます。
まず、2倍の短さです。したがって、ある意味「速い」のです。2つ目は、周波数特性で規定の抑制効果が得られないことです。
デジタルメソッドジェネレータ」のMQL4のコードは、作者が望んだものではありません。
Numerical Method Generator」に基づく指標は、作者が意図したとおりのフィルタリングを行うことはできません。
フィルタリングは予想以上に悪いのですが、フィルタが短いので遅延は少なくなります。
どのようなフィルタリングが必要なのでしょうか？全く分かりません。でも、私は自分がやっていることを理解するほうが好きなんです。
FIRフィルタの例として、カイザー窓を使ったLPFベースのインジケータを試してみることができます。
この近似値により、多くの抑制を得ることができます。私の中では
私見ですが、遅延を大きくすると、フィルタリングの利点が損なわれます。
しかし、自然をごまかすことは、とても望ましいことではありますが、難しいことです。抑圧が大きければ大きいほど
が大きいほど、フィルタの長さが長くなり、その結果、ラグが大きくなる。