적응형 디지털 필터 - 페이지 22

 
bliznec1986 писал(а) >>
여기 포럼에서 Herzel 알고리즘을 사용하여 적응형 필터를 만든 사람이 있습니까? 이를 기반으로 mql(첨부)에도 게시했는데, 디지털 필터 생성기를 사용하지 않고도 적응형 고조파(적응형 필터)를 만들 수 있는 것 같습니다


포럼에서 좋은 점 - 포럼을 열면 항상 부드러움이 생깁니다. 시장에는 신호가 없습니다. 음, 단순히 신호가 없으므로 적응할 것이 없습니다.
 
나는 신호에 대해 말하는 것이 아니라 고조파에 대해 이야기하고 있습니다 (그리고 차량에서 사용하는 방법은 개별 차량에 따라 다름) 또는 일종의 고조파 발진기이며 매번 특정 고조파를 조정하여 특정 한계 내에서 불필요한 진동을 걸러냅니다.
 
신호와 단어에 대해서는 특정 알고리즘을 사용하여 프로그래밍 방식으로 구현하는 방법에 관심이 없었습니다.
 
bliznec1986 писал(а) >>
나는 신호에 대해 말하는 것이 아니라 고조파에 대해 이야기하고 있습니다 (그리고 차량에서 사용하는 방법은 개별 차량에 따라 다름) 또는 일종의 고조파 발진기이며 매번 특정 고조파를 조정하여 특정 한계 내에서 불필요한 진동을 걸러냅니다.


예, 고조파가 없습니다. 그게 문제입니다. 여러 막대의 이동과 함께 포럼 VR 스펙트럼에 여러 번 게시했습니다.
 
faa1947 >> :


포럼에서 좋은 점 - 포럼을 열면 항상 부드러움이 생깁니다. 시장에는 신호가 없습니다. 음, 단순히 신호가 없으므로 적응할 것이 없습니다.

오히려 인용문은 신호 그 자체입니다. 적절한 필터링은 사실상(구별할 수 없을 정도로 동일한) 원래 신호를 생성합니다. "올바른"이라는 용어는 원래 필터에서 필터를 뺀 후 검증된 노이즈로 남아 있는 노이즈이며 다른 것이 아님을 의미합니다.

그리고 "현상의 물리학"의 관점에서 인용부호(즉 인용부호)를 필터링하는 것은 TS의 다른 응용 프로그램과 달리 의미가 없습니다. 예를 들어, 다중 톤 장치가 우주에 도킹할 때 물론 이 거상을 제어해야 합니다. 그리고 이를 위해서는 많은 매개변수를 제어해야 합니다. 그리고 거의 모든 매개변수가 오류로 측정된다고 생각합니다. 소음 때문만이 아니라 일종의 환경적 영향 때문일 수도 있습니다. 실제 값(예: 속도)을 추정하고 필터링을 적용합니다. 결국, 예를 들어 속도를 모르고 관리하는 것은 그렇게 쉽지 않습니다.

DC 견적 및 해당 "분포"의 "측정" 오류의 크기는 실제로 무시할 수 있습니다(물론 극히 드문 경우이지만 "실패"의 복구는 별도의 절차이므로 필터가 도움이 되지 않음) . 예, 그리고 DC는 실제로 찾을 수 없는 가격으로 거래를 체결하지 않을 것입니다.o)

 
faa1947 >> :


예, 고조파가 없습니다. 그게 문제입니다. 여러 막대의 이동과 함께 포럼 VR 스펙트럼에 여러 번 게시했습니다.

항상 고조파가 있습니다. 푸리에 변환을 사용하는 것만으로는 의미가 없습니다. 이 물건은 견적 과정에 대한 정보를 가지고 있지 않습니다.

 
Farnsworth писал(а) >>

항상 고조파가 있습니다. 푸리에 변환을 사용하는 것만으로는 의미가 없습니다. 이 물건은 견적 과정에 대한 정보를 가지고 있지 않습니다.


나는 분명히 합니다: 항상 고조파가 있지만 일반적으로 오래 살지 않으며 일반적으로 수명이 무기한입니다. 나는 하모니카를 찾았고 그녀는 그것을 가져 가서 죽거나 죽지 않았습니다. 죽은 사람과 죽지 않은 사람, 우리는 무엇에 대해 이야기하고 있습니까?

 
Farnsworth писал(а) >>

오히려 인용문은 신호 그 자체입니다. 적절한 필터링은 사실상(구별할 수 없을 정도로 동일한) 원래 신호를 생성합니다. "올바른"이라는 용어는 원래 필터에서 필터를 뺀 후 검증된 노이즈로 남아 있는 노이즈이며 다른 것이 아님을 의미합니다.

그리고 "현상의 물리학"의 관점에서 인용부호(즉 인용부호)를 필터링하는 것은 TS의 다른 응용 프로그램과 달리 의미가 없습니다. 예를 들어, 다중 톤 장치가 우주에 도킹할 때 물론 이 거상을 제어해야 합니다. 그리고 이를 위해서는 많은 매개변수를 제어해야 합니다. 그리고 거의 모든 매개변수가 오류로 측정된다고 생각합니다. 소음 때문만이 아니라 일종의 환경적 영향 때문일 수도 있습니다. 실제 값(예: 속도)을 추정하고 필터링을 적용합니다. 결국, 예를 들어 속도를 모르고 관리하는 것은 그렇게 쉽지 않습니다.

DC 견적 및 해당 "분포"의 "측정" 오류의 크기는 실제로 무시할 수 있습니다(물론 극히 드문 경우이지만 "실패"의 복구는 별도의 절차이며 필터가 도움이 되지 않음) . 예, 그리고 DC는 실제로 찾을 수 없는 가격으로 거래를 체결하지 않을 것입니다.o)


나는 DSP에 대해 씁니다. 라디오, TV, 위치 등 항상 신호 소스가 있으며 이 신호에 대한 확실한 사전 지식이 있습니다. 가격이 신호라면 무엇에 대한 것입니까? 가격 순서, BP는 시장 위치의 신호를 제공해야 합니다. 노이즈 분리는 시장 위치, 알고리즘, 수학을 제공하지 않습니다. 고전적인 접근 방식은 VR을 식별(일부 매개변수 가져오기)하고 알고리즘으로 VR을 식별하여 위치를 얻는 것입니다. 추세를 그대로 파악하는 것은 불가능하다는 기사를 본 적이 있습니다.

 
고조파가 가격 차트에 조정되는 합리적인 한계를 제공하면 큰 주기의 큰 고조파는 큰 고조파의 일부인 작은 고조파(변경 제한 포함)로 분해될 수 있으며 이를 기반으로, 이러한 제한을 허용하는 매우 큰 고조파의 움직임을 각각 예측합니다. 이와 같이 과학적 용어로 말하지 않는다면(그리고 특정 수의 눈금이 있는 막대를 사용하는 경우(가로 좌표는 시간이 아니라 이 막대) 예를 들어 막대가 20이기 때문에 일반적으로 좋습니다. 틱은 -20에서 20틱까지 다양할 수 있으며 동일한 시간 표시줄이 동시에 걸릴 수 있으며 훨씬 더 다양할 수 있으며 틱 재고에는 이미 일종의 제한이 있습니다. 즉, 급격한 가격 상승은 적어도 어떻게든 예상외)
 
Kotelnikov의 정리와 같은 것
사유: