지표: FIR_필터
DC2008:
А зачем такая точность числа ПИ?
공식이 맞나요? 다음 http://dspsystem.narod.ru/add/win/win.html 과 비교해 보세요.
Скользящая средняя на основе цифрового фильтра. В данном примере используется Hann Window. Для изменения коэффициентов фильтра, редактируйте следующие строки в OnInit():
용어와 관련하여 죄송하지만 필터 계수가 아니라 창 계수를 변경합니다. 서로 다른 개념입니다. 귀하의 예에서 디지털 필터(DF)는 이동 평균(MA) 이며 , 이 필터(MA)는 모든 윈도우에 사용할 수 있습니다(위의 링크에 일부가 나와 있습니다). 각 창은 여러 가지가 있으며 특정 용도로 사용됩니다. 일반적으로 DF의 일부 속성을 향상 시키지만 비용을 지불해야하며 아무것도 무료로 제공되지 않으며 출력 스펙트럼에 왜곡이 도입됩니다.
파이의 정확도에 관해서는 정확도는 결코 불필요하지 않습니다. 결과를 로드할 시간은 항상 있습니다. 다음은 간단한 설정 방법입니다 https://www.mql5.com/ru/code/8309.
아주 좋은 솔루션입니다.
pi = 4*MathArctan(1);
파이의 정확도에 관해서는 정확도는 결코 불필요한 것이 아닙니다. 언제든지 결과를 로드할 수 있습니다. 다음은 간단한 설정 방법입니다 https://www.mql5.com/ru/code/8309.
파이를 변수로 정의해서는 안 됩니다. 상수로 정의하세요.
하지만 추가 문자도 필요하지 않습니다. 더블의 경우 저장할 수 있는 문자 수를 알고 있습니다.
파이를 변수로 정의해서는 안 됩니다. 상수로 정의하는 것이 좋습니다.
하지만 추가 문자도 필요하지 않습니다. 더블의 경우 저장할 수 있는 문자 수를 알고 있습니다.
공식이 맞나요? 이 공식과 비교해 보세요 http://dspsystem.narod.ru/add/win/win.html
용어와 관련하여 죄송하지만 필터 계수가 아니라 창 계수를 변경합니다. 서로 다른 개념입니다. 귀하의 예에서 디지털 필터(DF)는 이동 평균(MA) 이며 , 이 필터(MA)는 모든 윈도우에 사용할 수 있습니다(위의 링크에 일부가 나와 있습니다). 각 창은 여러 가지가 있으며 특정 용도로 사용됩니다. 일반적으로 DF의 일부 속성을 향상 시키지만 비용을 지불해야하며 아무것도 무료로 제공되지 않으며 출력 스펙트럼에 왜곡이 도입됩니다.
한 창 및 기타 유사한 창에는 다른 공식이 있습니다. 생각해 보면 모두 동일합니다. 링크에 있는 공식에는 한 가지 큰 단점이 있습니다. n=0과 n=N-1에서 윈도우 값이 0이라는 점입니다. 가격에 0을 곱하는 것은 의미가 없으므로 n=1...n=N-2의 가격에 대해서만 윈도우가 존재한다는 것이 밝혀졌습니다. 이제 윈도우가 0이 아닌 가격의 수를 제가 사용한 것처럼 Per로 나타내면 N-2=Per 또는 N=Per+2가 됩니다. 이 N을 링크에 있는 한의 공식에 대입하면 저와 같은 공식을 얻을 수 있습니다.
인디케이터의 이름에 대해서는 이름이 맞습니다. 정의에 따라 제가 만든 것은 유한 임펄스 응답을 가진 디지털 필터입니다.
입력에 대한 FIR 필터의 출력을 정의하는 미분 방정식은 다음과 같습니다:
Y[N]=B_0 X[N] + B_1 X[N-1] + ... + b_N x[n-N]
여기서
- x[n] 은 입력 신호,
- y[n] 은 출력 신호,
- bi는 필터 계수,
- N은 필터 순서입니다.
여기를 참조하세요 http://en.wikipedia.org/wiki/Finite_impulse_response
저는 21년 동안 전자 업계에 종사했습니다. 제가 잘 아는 내용입니다. 그래도 항상 의견 주셔서 감사합니다. 지식이 풍부한 사람들과 이야기하는 것은 좋은 일입니다.
한나 창과 다른 유사한 창에는 서로 다른 공식이 있습니다. 생각해보면 모두 동일합니다. 링크의 공식에는 한 가지 큰 단점이 있습니다. n=0과 n=N-1에서 윈도우의 값이 0이라는 점입니다. 가격에 0을 곱하는 것은 의미가 없기 때문에 n=1...n=N-2의 가격에 대해서만 창이 존재한다는 것이 밝혀졌습니다. 이제 윈도우가 0이 아닌 가격의 수를 제가 사용한 것처럼 Per로 나타내면 N-2=Per 또는 N=Per+2가 됩니다. 이 N을 링크에 있는 한의 공식에 대입하면 저와 같은 공식을 얻을 수 있습니다.
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위키피디아 링크를 제공해 주셔서 감사합니다. 나는 당신이 한 일을 공식으로 보여 주려고 노력할 것입니다 .
귀하의 경우이 공식을 다음과 같이 작성하는 것이 더 정확할 것입니다.
Y[N]=A_0*B_0* X[N] +A_1*B_1* X[N-1] + ... + a_N*b_N* x[n-N]
x[n]은 입력 신호입니다,
y[n]은 출력 신호입니다,
bi는 필터 계수, 그리고
а[i]는 창 계수입니다,
N은 필터 순서입니다.
즉, DF 계수(b) 와 윈도우 계수(a) 를 컨볼루션한 것입니다.
예, 윈도우 함수를 작성하는 데 다른 공식이 있다는 것은 맞지만 이러한 차이는 컨볼 루션이 수행되는 도메인, 즉 주파수 또는 시간 도메인에서 발생한다는 사실로 인해 발생합니다. 그리고 이러한 공식은 푸리에 변환( http://ru.wikipedia.org/wiki/Оконное_преобразование_Фурье) 에 의해 엄격하게 연결됩니다 .
공식은 비슷하지만 컨볼 루션이 수행되는 도메인을 혼동해서는 안되며 그렇지 않으면 아브라코 다브라를 얻을 수 있습니다.
이제 n에 대해 알아봅시다. 공식에서 0에서 시작하는지 1에서 시작하는지를 결정하는 것이 정말 중요합니다("...창은 n=1의 가격에 대해서만 존재합니다.....n=N), 1씩 이동하면 모든 것이 이동하여 N-2가 아닌 N-1이 됩니다.
한 윈도우의 정확한 공식은 다음과 같습니다.
p(t) = 0.5[1+cos(pi*t/tac)].
이 주제를 좀 더 자세히 살펴보고 싶은 분들을 위해 강의 파일을 첨부했습니다.
트레이더를 위해
여러분 모두가 알고 있는 예를 들어 설명해드리겠습니다.
https://www.metatrader5.com/ru/terminal/help/indicators/trend_indicators/ma
모두가 알고 있습니다:
(a) 단순이동평균(SMA).
그 창은 직사각형이며, 즉 각 가격 값은 기록의 깊이에 관계없이 동일한 가중치 a[i]= 1을 갖습니다.
b) 선형 가중 이동 평균(LWMA)
가중 이동 평균에서는 가장 최근 데이터에 더 많은 가중치를 부여하고 이전 데이터에는 더 적은 가중치를 부여합니다.
즉, 윈도우 계수 a[1]=1, a[2]=1/2,a[3]=1/3 .... a[n]=1/n
SO. gpwr 또한 의사 소통을 기뻐하는 라디오 엔지니어는 특히 둘 다이 비즈니스에서 새로운 것이 아니고 보편적 인 언어 인 수학 언어를 사용하는 경우 항상 전자 엔지니어와 공통 언어를 찾을 수 있습니다.
FIR_필터:
디지털 필터를 기반으로 한 이동 평균입니다.
Author: Vladimir