"... 특히, 이미이 단계에서 선형 회귀의 길이를 선택하는 자의성은 질문을 제기합니다 ..."
동의한다. 그러나 나는 이 질문에 답할 수 있다고 생각한다. "모델의 수명"을 조사할 필요가 있습니다. 그것은 (시간) 선형 회귀의 깊이를 결정해야한다고 생각합니다. 여기에서 예술이 시작될 것입니다. 왜냐하면 모델의 발산 기준, 모델 자체 및 해당 매개변수, 모두가 적절하다고 생각하는 대로 투자할 수 있고 + 역사를 통해 추진하고 + 통계를 수집할 수 있기 때문입니다. 그래야만 결론을 내릴 수 있습니다. 매우 정확하게 언급한 Yurixx 의 말을 인용하고 싶습니다. “ 사실 모델의 기대 수명에 대한 통계를 제공하는 연구는 없습니다. 또한 모델 인식에 필요한 정보의 양(=지연 시간)에 대한 데이터가 없습니다. 이러한 모델을 도입하고 사용하는 사람들조차도 그러한 연구를 수행하거나 출판하지 않는 것을 선호합니다. 분명히 전략에 양수 mo가 있으면 확률이 균등화되기 전에 모델이 여전히 인식된다고 믿어집니다.
모델의 수명과 인식에 필요한 시간에 대한 답변을 받으면 차량 제작에 한 발짝 다가가게 됩니다.
"...이제 우리는 *x+b를 더 의미 있는 것으로 대체해야 하며, 실제로 추세를 제거해야 합니다..."
물론 할 수 있습니다. 유일한 질문은 다항식의 어느 정도에서 멈출 것인지입니다. 스플라인으로 훨씬 더 정확하게 근사하는 것도 가능합니다.
그래도 다음과 같은 점에서 직선으로 멈출 필요가 있다고 본다. 1. CAN=제로. 2. 많은 사람들은 말 그대로 가격이 일정 수준에 따라 변동한다는 점을 자주 지적합니다. 수평은 포물선보다 직선이 더 적합한 것 같습니다. 흐름을 분석하는 데 필요한 모든 도구를 만들 수 있게 되면 이 문제로 돌아가서 더 나은지 확인할 수 있습니다. 그냥 처음부터 직선으로 알아내서 비교할 대상이 있도록 합시다.
나는 정말로 그 과정을 억제하고 그 잔재를 분석하고 싶다. CANDID님 말씀대로!!!. 직선(추세) 방정식은 항상 존재합니다. 그것을 구축하기 위해 어떤 깊이에서 질문에 대답하면됩니다.
오늘 저는 시세 흐름을 모델링하고 2007년 11월 23일에 GBPUSD M1을 사용했습니다. 다음은 그래프입니다(그림 1).
그림 1
그림 2
RMS, 상관 시간 및 고유 주파수는 ACF에서 가져왔습니다.
그리고 방정식에 대입
결과는 그래프에 표시됩니다. 빨간선이 모델입니다. 추세를 뺀 후 파란색 따옴표.
그림 3
다양한 모델에 대한 설명은 여기에서 찾을 수 있습니다. 279쪽. 티호노프 V.I. "무작위 프로세스의 비선형 변환." -중.; "라디오와 통신" 1986
관심이 있고 시장을 탐색하여 이 책을 찾고자 하는 사람들에게 추천합니다. 여기에서 한 구절이 있습니다.
페이지 21. “포락선, 위상 및 순시 주파수의 개념은 임의의 프로세스에 공식적으로 적용할 수 있습니다. … 이러한 개념은 특정 무선 공학 문제의 대략적인 솔루션에 사용되므로 무작위 프로세스에 대한 수학적 작업에서는 거의 발견되지 않습니다.
특히 내가 사용한 모델은 임의의 과정에 노출된 후 진동 회로의 동작을 설명하는 모델입니다. 다음은 이 프로세스의 ACF입니다.
그림 4
그리고 이제 디저트 :-). 그림 4와 그림 2의 10가지 차이점을 찾으십시오.
추신: 항상 추세가 있습니다. 어떤 따옴표에서든 비밀 프레임에 직선을 만들 수 있습니다. 유일한 질문은 그가 얼마나 오래 살았는가입니다 !!!
rsi "... 확률적 .." 질문에 답하려고 합니다. 신경망 은 더 나은 확률을 위해 무엇을 설정합니까?
...따라서(질문에 답) 네트워크(각각의 출력)는 결정(출력)에 대한 입력 벡터의 가장 가능성 있는 대응 가능성으로 조정됩니다.
나는 턴당 정밀하게 건설할 것이다. 먼저 출구(네트워크 구성 대상)를 결정한 다음 이미 입구에 대해 생각합니다.
그리고 Batter가 "반대 방향으로 움직일 확률이 높아지면 포지션이 닫힌다"라는 힌트를 준 것 같다. 1. 멋진 지그재그 표시기가 있습니다. 그것의 도움으로 나는 따옴표에서 중요한 점, 코스의 방향에 변화가 있는 점을 찾습니다. 2. 저는 국회 입력에서 지표와 매개변수를 찾고 있습니다. 이를 통해 어느 정도 확률로 이러한 지점(오히려 지역, 바람직하게는 1 :-)으로 들어갈 수 있습니다.
나는 이 길을 가고 있지만, 이러한 지점에 도달하기 위해(인식하기 위해) 국회의 입력에서 가능한 모든 지표와 해당 매개변수를 정렬하고 싶지는 않습니다. 그리고 칼만 필터에 내장된 "시장 행동"의 입력 모델에 제출합니다. 이전에 이러한 모델을 탐지에 필요한 적절성, 수명 및 시간에 대해 조사했습니다. 수명으로 분류하면 대부분 3가지 유형의 모델이 있을 것입니다. 소형, 중형 및 대형. 그런 다음 3 in 1을 얻습니다.
시간이 아닌 눈금을 기준으로 분할된 막대 차트를 작성하세요!! 다른 스레드에서 표현된 위대한 아이디어 Mathemat ' .
여기에 설명과 함께 반영하고 싶습니다. 소스 스트림은 틱 스트림입니다. 막대 형태의 변환은 모두 비선형 변환이지만 몇 분 동안만 이력을 안정적으로 복원할 수 있기 때문에 강제로 작업해야 합니다.
제안된 구성은 분석하려는 비정상 흐름을 강도가 const와 동일한 흐름으로 줄입니다. 첫 페이지에서 IP에 대해 언급했습니다. 퍼스트 오더의 모멘트 기능은 가장 중요한 특성 중 하나입니다. 그것은 다른 특성을 가진 다른 가격대가 될 것이지만 결과는 정말 흥미로울 수 있습니다. 예를 들어, ATR이 이 시리즈와 다른 표준 지표에서 어떻게 작동하는지 매우 흥미롭습니다. AKF와 이 시리즈의 스펙트럼은 어떻게 될까요?
Z.Y. 누군가가 있다면 진드기 아카이브가 있습니다. 적어도 일주일은 공유하자. 이 아카이브 를 komposter에 제공하십시오. 다룰 수 있는 마법사입니다. 또는 통화 및 시간 간격에 대한 설명과 함께 여기에 게시하십시오. 그래프는 필연적으로 구축되고 배치됩니다.
네, 이 아이디어는 오랫동안 논의되어 왔으며 저는 이러한 북풍 연구에 대해 잘 알고 있습니다. 나는 무역의 맥락에서가 아니라 유통 기능의 맥락에서, 그리고 일반적으로 프로세스의 완전히 다른 성격에 주의를 기울였습니다.
개는 틱 지연 과정의 거친 비정상성에 정확하게 묻혀 있으며(이것이 뚱뚱한 꼬리 및 기타 혐오의 진정한 원인입니다) 틱 자체는 진폭에서 매우 명확한 개별 FD를 가지고 있습니다(사실 두 개의 날카로운 봉우리 + -1, 진폭이 강한 추세에도 거의 동일하며 진폭이 더 큰 다른 틱의 기여도 는 미미합니다. 우리는 시장의 가격 요소에 대해 이야기하는 것을 좋아하지만 시간 요소 에 대해서는 거의 생각하지 않습니다.
틱 아카이브의 경우 여기에서 더 주의해야 합니다. 틱 흐름 밀도는 딜러마다 크게 다를 수 있습니다. 그리고 지표에 이 아카이브가 필요합니까? 틱 볼륨 에 대한 충분한 데이터가 있습니다.
추신 물론 틱 볼륨에 대한 데이터는 충분하지 않습니다. 그러나 분 단위의 틱 볼륨이 있는 경우 "거의 동일한 볼륨" 막대를 만들기에 충분합니다.
그리고 배포에 대해 - 문제가 무엇인지 이해하지 못합니다. 같은 양의 막대 만들기 - 10줄의 코드, 배포 기능 만들기 - 같은 양의 노력. 전체 이벤트를 매우 간결한 스크립트에 넣을 수 있습니다. 무엇이 널 멈추게 해?
그리고 틱 흐름 밀도는 그것과 어떤 관련이 있습니까? 예상대로 전체 그림을 망친다면 왜 다시 시간을 들여야 합니까? 또한 일정한 볼륨 막대의 경우 밀도가 높을수록 동일한 시간 프레임에 더 많은 막대가 생성됩니다. 그래서 무엇? 아이디어가 시간에 얽매이지 않는 것이라면 시간 간격은 무엇과 관련이 있습니까? 그리고 마지막으로, 다른 딜러들은 그것과 어떤 관련이 있습니까? 그것이 바로 그들이 다른 점입니다! 이 기술이 일부 딜러에게는 효과가 있지만 다른 딜러에게는 효과가 없다면 그것은 쓰레기입니다.
요컨대, 보는 것이 재미있다면 변명하지 말고 지켜봐야 합니다. 내 관심 영역이었다면 모든 것을 오래전에 했을 것입니다.
rsi : Prival , 지표를 찾았습니다. 유용할 수 있습니다. 작가의 주소가 있습니다.
고맙습니다. 봐, 좋은 이름이야. 그러나 불행히도 이것은 Kalman 필터 가 아닙니다. 코드를 올바르게 이해했다면 이것은 소위 알파-베타 필터(alpha-betta filter)라고 불리는 퇴화한 경우입니다. 즉, 이 지표에서 Sharpness가 일정하고 계수가 K인 필터 + 다시 그려지는 것 같습니다. 실제(올바른) 필터는 입력 스트림 + 필터(필터)에 적응하는 것이 다차원인 것처럼 이러한 계수를 자체적으로 계산해야 합니다.
Prival, Mathcad 환경에서 작성된 이 필터의 실행 가능한 버전이 있습니까? 그렇다면 Mathcad2001 Worksheet보다 최신 형식이 아닌 필요한 설명과 함께 게시하십시오. 내가 이해하는 한 코드에는 하나의 입력, 하나의 출력 및 여러 구성 가능한 매개변수가 있어야 합니다. 어떤 동물인지 봅시다!
Prival, Mathcad 환경에서 작성된 이 필터의 실행 가능한 버전이 있습니까? 그렇다면 Mathcad2001 Worksheet보다 최신 형식이 아닌 필요한 설명과 함께 게시하십시오. 내가 이해하는 한 코드에는 하나의 입력, 하나의 출력 및 여러 구성 가능한 매개변수가 있어야 합니다. 어떤 동물인지 봅시다!
여기에서 퍼집니다. 이것은 제 작업 옵션 중 하나입니다. 모든 것이 내가 원하는 만큼 순조로울 때까지만. 사용자 정의 가능한 매개변수에 따르면 일반적인 의미에서는 존재하지 않습니다. 칼만 필터는 3개의 행렬을 사용하여 중첩(설정)하여 조정됩니다. 첫 번째는 프로그램에서 필터링된 프로세스의 모델을 포함하는 행렬 Ф이며 이는 유량 + 가속도 V(k)+a(k)입니다. 두 번째 행렬은 Dx 모델의 여기 노이즈입니다. 그리고 세 번째 행렬은 측정 잡음 분산이며, 프로그램에서 축퇴된 경우는 D_speed=const입니다.
작업 과정에서 필터 자체는 측정값이나 모델을 더 많이 신뢰하는 것으로 조정됩니다.
나는 지금 측정 노이즈로 고통 받고 있습니다. 아마도 노이즈 가 없다는 rsi 가 옳았을 것입니다. 그러나 필터 발산 기준에 대한 질문이 발생합니다. 입력 스트림이 더 이상 중첩된 모델과 일치하지 않는지 확인하는 방법입니다.
아카이브에 두 개의 파일이 있습니다. 하나는 matkad 14용이고 다른 하나는 버전 11용으로 저장하려고 했지만 그는 무언가를 저주했습니다.
lna01
"... 특히, 이미이 단계에서 선형 회귀의 길이를 선택하는 자의성은 질문을 제기합니다 ..."
동의한다. 그러나 나는 이 질문에 답할 수 있다고 생각한다. "모델의 수명"을 조사할 필요가 있습니다. 그것은 (시간) 선형 회귀의 깊이를 결정해야한다고 생각합니다. 여기에서 예술이 시작될 것입니다. 왜냐하면 모델의 발산 기준, 모델 자체 및 해당 매개변수, 모두가 적절하다고 생각하는 대로 투자할 수 있고 + 역사를 통해 추진하고 + 통계를 수집할 수 있기 때문입니다. 그래야만 결론을 내릴 수 있습니다. 매우 정확하게 언급한 Yurixx 의 말을 인용하고 싶습니다. “ 사실 모델의 기대 수명에 대한 통계를 제공하는 연구는 없습니다. 또한 모델 인식에 필요한 정보의 양(=지연 시간)에 대한 데이터가 없습니다. 이러한 모델을 도입하고 사용하는 사람들조차도 그러한 연구를 수행하거나 출판하지 않는 것을 선호합니다. 분명히 전략에 양수 mo가 있으면 확률이 균등화되기 전에 모델이 여전히 인식된다고 믿어집니다.
모델의 수명과 인식에 필요한 시간에 대한 답변을 받으면 차량 제작에 한 발짝 다가가게 됩니다.
수학
"...이제 우리는 *x+b를 더 의미 있는 것으로 대체해야 하며, 실제로 추세를 제거해야 합니다..."
물론 할 수 있습니다. 유일한 질문은 다항식의 어느 정도에서 멈출 것인지입니다. 스플라인으로 훨씬 더 정확하게 근사하는 것도 가능합니다.
그래도 다음과 같은 점에서 직선으로 멈출 필요가 있다고 본다. 1. CAN=제로. 2. 많은 사람들은 말 그대로 가격이 일정 수준에 따라 변동한다는 점을 자주 지적합니다. 수평은 포물선보다 직선이 더 적합한 것 같습니다. 흐름을 분석하는 데 필요한 모든 도구를 만들 수 있게 되면 이 문제로 돌아가서 더 나은지 확인할 수 있습니다. 그냥 처음부터 직선으로 알아내서 비교할 대상이 있도록 합시다.
나는 정말로 그 과정을 억제하고 그 잔재를 분석하고 싶다. CANDID님 말씀대로!!!. 직선(추세) 방정식은 항상 존재합니다. 그것을 구축하기 위해 어떤 깊이에서 질문에 대답하면됩니다.
오늘 저는 시세 흐름을 모델링하고 2007년 11월 23일에 GBPUSD M1을 사용했습니다. 다음은 그래프입니다(그림 1).
그림 1
그림 2
RMS, 상관 시간 및 고유 주파수는 ACF에서 가져왔습니다.
그리고 방정식에 대입
결과는 그래프에 표시됩니다. 빨간선이 모델입니다. 추세를 뺀 후 파란색 따옴표.
그림 3
다양한 모델에 대한 설명은 여기에서 찾을 수 있습니다. 279쪽. 티호노프 V.I. "무작위 프로세스의 비선형 변환." -중.; "라디오와 통신" 1986
관심이 있고 시장을 탐색하여 이 책을 찾고자 하는 사람들에게 추천합니다. 여기에서 한 구절이 있습니다.
페이지 21. “포락선, 위상 및 순시 주파수의 개념은 임의의 프로세스에 공식적으로 적용할 수 있습니다. … 이러한 개념은 특정 무선 공학 문제의 대략적인 솔루션에 사용되므로 무작위 프로세스에 대한 수학적 작업에서는 거의 발견되지 않습니다.
특히 내가 사용한 모델은 임의의 과정에 노출된 후 진동 회로의 동작을 설명하는 모델입니다. 다음은 이 프로세스의 ACF입니다.
그림 4
그리고 이제 디저트 :-). 그림 4와 그림 2의 10가지 차이점을 찾으십시오.
추신: 항상 추세가 있습니다. 어떤 따옴표에서든 비밀 프레임에 직선을 만들 수 있습니다. 유일한 질문은 그가 얼마나 오래 살았는가입니다 !!!
PPS 그리고 항상 평평합니다. 유일한 질문은 주파수, 진폭 및 감쇠 계수입니다.
rsi "... 확률적 .." 질문에 답하려고 합니다. 신경망 은 더 나은 확률을 위해 무엇을 설정합니까?
...따라서(질문에 답) 네트워크(각각의 출력)는 결정(출력)에 대한 입력 벡터의 가장 가능성 있는 대응 가능성으로 조정됩니다.
나는 턴당 정밀하게 건설할 것이다. 먼저 출구(네트워크 구성 대상)를 결정한 다음 이미 입구에 대해 생각합니다.
그리고 Batter가 "반대 방향으로 움직일 확률이 높아지면 포지션이 닫힌다"라는 힌트를 준 것 같다. 1. 멋진 지그재그 표시기가 있습니다. 그것의 도움으로 나는 따옴표에서 중요한 점, 코스의 방향에 변화가 있는 점을 찾습니다. 2. 저는 국회 입력에서 지표와 매개변수를 찾고 있습니다. 이를 통해 어느 정도 확률로 이러한 지점(오히려 지역, 바람직하게는 1 :-)으로 들어갈 수 있습니다.
나는 이 길을 가고 있지만, 이러한 지점에 도달하기 위해(인식하기 위해) 국회의 입력에서 가능한 모든 지표와 해당 매개변수를 정렬하고 싶지는 않습니다. 그리고 칼만 필터에 내장된 "시장 행동"의 입력 모델에 제출합니다. 이전에 이러한 모델을 탐지에 필요한 적절성, 수명 및 시간에 대해 조사했습니다. 수명으로 분류하면 대부분 3가지 유형의 모델이 있을 것입니다. 소형, 중형 및 대형. 그런 다음 3 in 1을 얻습니다.
그러나 그것이 고전적인 의미에서 국회를 깨울지 여부는 생각하지 않습니다.
다음은 입력 중 하나입니다. 이것은 이 스레드에서 자주 논의되었던 지표의 수정입니다.
시간이 아닌 눈금을 기준으로 분할된 막대 차트를 작성하세요!! 다른 스레드에서 표현된 위대한 아이디어 Mathemat ' .
여기에 설명과 함께 반영하고 싶습니다. 소스 스트림은 틱 스트림입니다. 막대 형태의 변환은 모두 비선형 변환이지만 몇 분 동안만 이력을 안정적으로 복원할 수 있기 때문에 강제로 작업해야 합니다.
제안된 구성은 분석하려는 비정상 흐름을 강도가 const와 동일한 흐름으로 줄입니다. 첫 페이지에서 IP에 대해 언급했습니다. 퍼스트 오더의 모멘트 기능은 가장 중요한 특성 중 하나입니다. 그것은 다른 특성을 가진 다른 가격대가 될 것이지만 결과는 정말 흥미로울 수 있습니다. 예를 들어, ATR이 이 시리즈와 다른 표준 지표에서 어떻게 작동하는지 매우 흥미롭습니다. AKF와 이 시리즈의 스펙트럼은 어떻게 될까요?
Z.Y. 누군가가 있다면 진드기 아카이브가 있습니다. 적어도 일주일은 공유하자. 이 아카이브 를 komposter에 제공하십시오. 다룰 수 있는 마법사입니다. 또는 통화 및 시간 간격에 대한 설명과 함께 여기에 게시하십시오. 그래프는 필연적으로 구축되고 배치됩니다.
PPS 아마도 시장은 시간 차원에 살고 있으며 1초는 1틱입니다.
2000년 이후의 진드기 아카이브(년 및 월별): http://ratedata.gaincapital.com/
틱프레임(타임프레임과 반대)에 대한 아이디어는 여기에서 여러 번 그리고 오랫동안 논의되었습니다. KGB조차도 처음으로 문제를 제기한 사람의 신원을 확인할 수 없기 때문에 그 저자는 분명히 인기가 있습니다. MT5가 가격 차트를 표시하기 위한 표준 도구 세트에 틱프레임을 허용할 것이라는 희망이 표현되었습니다. 아마도 개발자들이 할 것입니다. fxclub 포럼에서 North Wind 는 특히 연구 및 진드기 분포를 포함하는 매우 흥미로운 자료를 게시했습니다. http://forum.fxclub.org/showthread.php?t=32864 및 http://forum.fxclub.org /showthread.php? t=32942
그리고 시장에는 나름의 시간이 있다는 데는 의심의 여지가 없습니다.
네, 이 아이디어는 오랫동안 논의되어 왔으며 저는 이러한 북풍 연구에 대해 잘 알고 있습니다. 나는 무역의 맥락에서가 아니라 유통 기능의 맥락에서, 그리고 일반적으로 프로세스의 완전히 다른 성격에 주의를 기울였습니다.
개는 틱 지연 과정의 거친 비정상성에 정확하게 묻혀 있으며(이것이 뚱뚱한 꼬리 및 기타 혐오의 진정한 원인입니다) 틱 자체는 진폭에서 매우 명확한 개별 FD를 가지고 있습니다(사실 두 개의 날카로운 봉우리 + -1, 진폭이 강한 추세에도 거의 동일하며 진폭이 더 큰 다른 틱의 기여도 는 미미합니다. 우리는 시장의 가격 요소에 대해 이야기하는 것을 좋아하지만 시간 요소 에 대해서는 거의 생각하지 않습니다.
틱 아카이브의 경우 여기에서 더 주의해야 합니다. 틱 흐름 밀도는 딜러마다 크게 다를 수 있습니다. 그리고 지표에 이 아카이브가 필요합니까? 틱 볼륨 에 대한 충분한 데이터가 있습니다.
추신 물론 틱 볼륨에 대한 데이터는 충분하지 않습니다. 그러나 분 단위의 틱 볼륨이 있는 경우 "거의 동일한 볼륨" 막대를 만들기에 충분합니다.
Prival 이 물었다 - 나는 대답했다.
그리고 배포에 대해 - 문제가 무엇인지 이해하지 못합니다. 같은 양의 막대 만들기 - 10줄의 코드, 배포 기능 만들기 - 같은 양의 노력. 전체 이벤트를 매우 간결한 스크립트에 넣을 수 있습니다. 무엇이 널 멈추게 해?
그리고 틱 흐름 밀도는 그것과 어떤 관련이 있습니까? 예상대로 전체 그림을 망친다면 왜 다시 시간을 들여야 합니까? 또한 일정한 볼륨 막대의 경우 밀도가 높을수록 동일한 시간 프레임에 더 많은 막대가 생성됩니다. 그래서 무엇? 아이디어가 시간에 얽매이지 않는 것이라면 시간 간격은 무엇과 관련이 있습니까? 그리고 마지막으로, 다른 딜러들은 그것과 어떤 관련이 있습니까? 그것이 바로 그들이 다른 점입니다! 이 기술이 일부 딜러에게는 효과가 있지만 다른 딜러에게는 효과가 없다면 그것은 쓰레기입니다.
요컨대, 보는 것이 재미있다면 변명하지 말고 지켜봐야 합니다. 내 관심 영역이었다면 모든 것을 오래전에 했을 것입니다.
Prival , 지표를 찾았습니다. 유용할 수 있습니다. 작가의 주소가 있습니다.
고맙습니다. 봐, 좋은 이름이야. 그러나 불행히도 이것은 Kalman 필터 가 아닙니다. 코드를 올바르게 이해했다면 이것은 소위 알파-베타 필터(alpha-betta filter)라고 불리는 퇴화한 경우입니다. 즉, 이 지표에서 Sharpness가 일정하고 계수가 K인 필터 + 다시 그려지는 것 같습니다. 실제(올바른) 필터는 입력 스트림 + 필터(필터)에 적응하는 것이 다차원인 것처럼 이러한 계수를 자체적으로 계산해야 합니다.
다음은 칼만 필터의 소위 S 수정이라고 하는 가능한 알고리즘 중 하나입니다.
p / s / 이 행은 좋은 생각이지만 유용할 수 있습니다. 다시 한번 감사합니다.
Prival, Mathcad 환경에서 작성된 이 필터의 실행 가능한 버전이 있습니까? 그렇다면 Mathcad2001 Worksheet보다 최신 형식이 아닌 필요한 설명과 함께 게시하십시오. 내가 이해하는 한 코드에는 하나의 입력, 하나의 출력 및 여러 구성 가능한 매개변수가 있어야 합니다. 어떤 동물인지 봅시다!
Prival, Mathcad 환경에서 작성된 이 필터의 실행 가능한 버전이 있습니까? 그렇다면 Mathcad2001 Worksheet보다 최신 형식이 아닌 필요한 설명과 함께 게시하십시오. 내가 이해하는 한 코드에는 하나의 입력, 하나의 출력 및 여러 구성 가능한 매개변수가 있어야 합니다. 어떤 동물인지 봅시다!
여기에서 퍼집니다. 이것은 제 작업 옵션 중 하나입니다. 모든 것이 내가 원하는 만큼 순조로울 때까지만. 사용자 정의 가능한 매개변수에 따르면 일반적인 의미에서는 존재하지 않습니다. 칼만 필터는 3개의 행렬을 사용하여 중첩(설정)하여 조정됩니다. 첫 번째는 프로그램에서 필터링된 프로세스의 모델을 포함하는 행렬 Ф이며 이는 유량 + 가속도 V(k)+a(k)입니다. 두 번째 행렬은 Dx 모델의 여기 노이즈입니다. 그리고 세 번째 행렬은 측정 잡음 분산이며, 프로그램에서 축퇴된 경우는 D_speed=const입니다.
작업 과정에서 필터 자체는 측정값이나 모델을 더 많이 신뢰하는 것으로 조정됩니다.
나는 지금 측정 노이즈로 고통 받고 있습니다. 아마도 노이즈 가 없다는 rsi 가 옳았을 것입니다. 그러나 필터 발산 기준에 대한 질문이 발생합니다. 입력 스트림이 더 이상 중첩된 모델과 일치하지 않는지 확인하는 방법입니다.
아카이브에 두 개의 파일이 있습니다. 하나는 matkad 14용이고 다른 하나는 버전 11용으로 저장하려고 했지만 그는 무언가를 저주했습니다.