記事"ラグのないデジタルフィルターの作成"についてのディスカッション - ページ 5

削除済み  

フィルタは非線形なので、異なるセクションでのインパルス応答は異なる。したがって、必要なセクションで逆畳み込みの操作であるデコンボリューションを使うのがよいでしょう。

そして得られたインパルス応答のスペクトルをプロットしてください。理想的なフィルターは、抑制と透過の間に垂直線が あるはずです。

Документация по MQL5: Стандартные константы, перечисления и структуры / Константы объектов / Типы объектов
Документация по MQL5: Стандартные константы, перечисления и структуры / Константы объектов / Типы объектов
  • www.mql5.com
Стандартные константы, перечисления и структуры / Константы объектов / Типы объектов - Документация по MQL5
 
GT788:

フィルタは非線形なので、異なるセクションでのインパルス応答は異なる。したがって、必要なセクションで逆畳み込みの操作であるデコンボリューションを使うのがよいでしょう。

そして得られたインパルス応答のスペクトルをプロットしてください。理想的なフィルターは、抑制と透過の間に垂直線が あるはずです。

あなたもそれを見ることができます。私は自分のために印をつけた。
 
ハイゼンベルクの不確定性原理!
 

では、なぜ局所近似法 https://chaos.phys.msu.ru/loskutov/PDF/Los_Kotl_Zhur.pdf を使わないのか?

データを予測するだけでなく、フィルタリングもできる。そして理論的には、そのようなフィルターには遅延がまったくないはずだ!

考え方は非常に似ている。ただここでは、時系列の 異なる部分に対して異なるフィルターを切り替える必要はありません。ここでは、時系列の最後のカウントに似たセグメントを履歴から探し、見つかったセグメントをアンサンブルで平均化します。これがフィルタリングの結果である。主なポイントは、履歴に十分なデータがあることで、そうでなければ類似したプロットが存在しない可能性があります。