Burg에 따르면 알고리즘 자체는 최대 엔트로피 방법을 사용하는 필터입니다. Matlab에서 사용할 수 있습니다.
그래프는 매우 아름답지만 창 크기가 변경되면 더 나쁘게는 창을 이동하면 그래프의 모양이 변경됩니다. 저것들. 그 공진 주파수는 창에 고정되어 있습니다. 최대 엔트로피는 단순히 하나의 주파수에서 진폭을 합산한 것뿐입니다. 그러나 이동에 따라 달라질 것이라는 사실, 이 문제는 아직 해결되지 않았습니다. 즉, 그래프 외부의 정보를 사용할 수 없다는 의미입니다.
내가 유일한 중재자가 아니므로 다른 사람들을 보장할 수 없습니다.
))) 가지가 찌르고 trol222는 습관적으로 금지됩니다)))
그리고 나는 스케이트에서 더 이상 섹스를 보지 않을 것입니다 (
그러나 스케이트를 벗는 방법에 대해 생각할 시간이있을 것입니다.)) 아마도 불편할 것입니다.
스레드의 주제를 잊지 않은 사람이 있다면 ...
나는 아무것도 할 수없는 디지털 필터 로 MACD의 주파수 응답과 위상 응답을 그렸습니다. 정확히는 MACD를 그리기엔 너무 게을러서 크게 다르지 않은 AO를 그렸습니다. 파란색 선은 주파수 응답이고 녹색 선은 위상 응답입니다. 뭐야!!!
누구나 쉽게 다음과 같이 좋은 필터를 만들 수 있는데 왜 수십 년 된 쓰레기를 사용하는지 이해할 수 없습니다.
스레드의 주제를 잊지 않은 사람이 있다면 ...
나는 아무것도 할 수없는 디지털 필터로 MACD의 주파수 응답과 위상 응답을 그렸습니다. 정확히는 MACD를 그리기엔 너무 게을러서 크게 다르지 않은 AO를 그렸습니다. 파란색 선은 주파수 응답이고 녹색 선은 위상 응답입니다. 뭐야!!!
그냥 어떤 종류의 쓰레기)하지만 어떤 종류의 프로그램입니까?
MATLAB 7.0
스레드의 주제를 잊지 않은 사람이 있다면 ...
나는 아무것도 할 수없는 디지털 필터로 MACD의 주파수 응답과 위상 응답을 그렸습니다. 정확히는 MACD를 그리기엔 너무 게을러서 크게 다르지 않은 AO를 그렸습니다. 파란색 선은 주파수 응답이고 녹색 선은 위상 응답입니다. 뭐야!!!
누구나 쉽게 다음과 같이 좋은 필터를 만들 수 있는데 왜 수십 년 된 쓰레기를 사용하는지 이해할 수 없습니다.
스레드의 주제를 잊지 않은 사람이 있다면 ...
나는 아무것도 할 수없는 디지털 필터로 MACD의 주파수 응답과 위상 응답을 그렸습니다. 정확히는 MACD를 그리기엔 너무 게을러서 크게 다르지 않은 AO를 그렸습니다. 파란색 선은 주파수 응답이고 녹색 선은 위상 응답입니다. 뭐야!!!
누구나 쉽게 다음과 같이 좋은 필터를 만들 수 있는데 왜 수십 년 된 쓰레기를 사용하는지 이해할 수 없습니다.
선형 위상은 수행하기 쉽습니다. 필터 계수는 대칭이어야 합니다. 주파수 응답에 관해서는 뭐라 말하기 어렵습니다. 우리는 그것을 로그 스케일로 볼 필요가 있습니다. 로그를 y로 표시할 수 있습니까? 더 나은 방법은 필터 공식을 표시하는 것입니다.
나는 MACD가 헛소리라는 데 동의합니다.
3년 전의 이야기가 있었다.
거기에서 두 개의 차트를 옮기고 있습니다.
버스트는 주파수에서 최대 진폭입니다(더 정확하게는 주기에서 = 주파수의 역수입니다.
Burg에 따르면 알고리즘 자체는 최대 엔트로피 방법을 사용하는 필터입니다. Matlab에서 사용할 수 있습니다.
그래프는 매우 아름답지만 창 크기가 변경되면 더 나쁘게는 창을 이동하면 그래프의 모양이 변경됩니다. 저것들. 그 공진 주파수는 창에 고정되어 있습니다. 최대 엔트로피는 단순히 하나의 주파수에서 진폭을 합산한 것뿐입니다. 그러나 이동에 따라 달라질 것이라는 사실, 이 문제는 아직 해결되지 않았습니다. 즉, 그래프 외부의 정보를 사용할 수 없다는 의미입니다.
선형 위상은 수행하기 쉽습니다. 필터 계수는 대칭이어야 합니다. 주파수 응답에 관해서는 뭐라 말하기 어렵습니다. 우리는 그것을 로그 스케일로 볼 필요가 있습니다. 로그를 y로 표시할 수 있습니까? 더 나은 방법은 필터 공식을 표시하는 것입니다.
나는 MACD가 헛소리라는 데 동의합니다.
이것은 엄청난 위상 지연 때문에 어리석게도 MACD로 대체 될 수 있는 필터가 아닙니다. 나는 단지 5분 안에 원하는 특성을 가진 필터를 얻을 수 있다는 것을 보여주고 싶었습니다.
점은 무엇인가. kotir의 분해는 공진 주파수가 있고 떠다니기 때문에 스마트 필터는 항상 움직여야 합니다. 그러나 공진 주파수는 가장자리가 아니라 샘플의 중간에 있으므로 항상 놓칠 수 있습니다.
하나의 광대역 필터 대신 여러 개의 협대역 필터를 사용할 수 있으며 아무 것도 이동할 필요가 없습니다.