Filtros digitais adaptativos - página 2
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Bem, ele estava errado ao ir atrás de Kalman. Se bem entendi, trata-se do filtro Kalman com coeficientes constantes conhecidos como filtro alfa-betta-gamma (estas são modificações diferentes do filtro Kalman).
Você precisa de um Neutron.
aqui comparamos o filtro Kalman (correto) e o filtro Butterworth. Teoria do Fluxo Aleatório e FOREX.
Há um algoritmo para calculá-los no matcad. Se alguém se aventura a fazer um filtro Butterworth em MQL eu posso ajudar (explicar o que há lá e como é calculado em Matkadec), e não acho que o JMA será melhor (você pode comparar).
O Kalman é inerentemente iterativo MNC, portanto só há uma maneira de contorná-lo, se os modelos embutidos no filtro não corresponderem ao processo em estudo. (Eles simplesmente não sabem como prepará-lo :-))
Entender a palavra adaptação implica em uma resposta à pergunta sobre o que você tem que se adaptar. Na radiolocalização existem conceitos como sinal (componente útil) e ruído (o que nos perturba). Tendo entendido esta pergunta é possível fazer filtros adaptativos, até que você responda esta pergunta não está claro a que você precisa se adaptar.
2 grash
Aqui está o que o próprio auto r escreve sobre a JMA ) -
Uma vez que tudo isso está à venda, só recebemos código desmontado, como eu o entendo, e eu realmente quero entender qual é o truque )
Obrigado pelo link. Acho que este furão está usando um algoritmo de filtragem adaptativo bastante complicado, provavelmente com elementos de previsão baseados apenas na autocorrelação. Eu acho que sim. :o)
para Privalpara Prival
Não importa o que eu pesquisei, mas eu "peguei" a ACF para a empresa. Esta é apenas uma observação, não confirmada por nada, grosso modo, olhou os resultados com um olho e "pegou". Não comprovado por nada, não confirmado estatisticamente, provavelmente um completo disparate, mas vale a pena conferir na ocasião. O objetivo é fazer algumas suposições sobre o desenvolvimento da série pelo tipo de ACF. Até agora, classifiquei aproximadamente 2 variantes (ACF é retirado da série preta, série cinza - desenvolvimento de processos). Estou dando sem comentários especiais, é meio óbvio:
Variante A
Variante B
PS:
Prival - escrevi, que em DSP - sou autodidata e meu analfabetismo limitado e técnico obviamente não é suficiente para entender, que a freqüência Nyquist governa o mundo ...
Não sei o que você pode ver, posso ver da ACF que para a variante A posso prever para 200 amostras (não sei se você tem X minutos ou o que mais). A opção B é 50, então a natureza do processo muda, mas você precisa olhar para a dinâmica, porque a ACF muda com o tempo. E a primeira coisa que esta função mostra é o tempo de correlação (tempo durante o qual o processo pode ser previsto) + a segunda é o tipo de processo em si, quase sempre um circuito oscilatório (em termos de engenharia de rádio); podemos classificá-lo ainda mais por tipos de circuitos oscilatórios, mas em meus estudos (nesta fase) ele não é tão importante. No início é necessário lidar com um tipo de elemento vibratório, será mais fácil lidar com outros por analogia.
Eu tentei classificar "por espécie e tipo" através de simples observações:
Em geral - se não é o principal, então não importa... boa sorte
Este JMA é muito impressionante, muito impressionante. De alguma forma não prestei muita atenção a isso antes, pois tenho uma noção preconcebida de "muwings". Mas agora parece que vou ter que reconsiderar.
Quanto àquele JMA que está em Base de Código ("JMA"), ele claramente não se parece com o original. Sim, é suave, mas claramente mais lento. O desenho daParabellum ali é muito mais convincente.
E novamente aparece o problema com o qual estou lutando: quero transformar o gráfico de citações iniciais para que ele possa eliminar desastres e depois aplicar os indiciadores de Jurik (ou seus clones) ao gráfico transformado... De alguma forma me parece que mesmo que a distribuição se transforme em algo semelhante ao gaussiano, o processo de preços não será semelhante ao Wiener - porque seu índice Hurst será superior a 0,5 (por causa da dependência de amostras vizinhas).
P.S. Prival, novamente para você: http://www.jurikres.com/faq/faq_ama.htm#betterthan . Observe especialmente a terceira figura do fundo: JMA, ao contrário de outros filtros, não tem praticamente nenhum efeito Gibbs (espigão após espigão). E existem técnicas eficazes para remover este efeito (quando eu era estudante, encontrei um livro de Hemming "Filtros Digitais", preciso encontrá-lo).
É um JMA muito impressionante, muito impressionante. De alguma forma não prestei muita atenção a isso antes, pois tenho uma noção preconcebida de "muwings". Mas agora parece que vou ter que reconsiderar.
Quanto àquele JMA que está em Base de Código ("JMA"), ele claramente não se parece com o original. Sim, é suave, mas claramente mais lento. O desenho da Parabellum ali é muito mais convincente.
Prival, obrigado pelo livro. E aqui está outra surpresa para você, confirmando sua visão do preço como um alvo:
Tirado do mesmo lugar, ênfase acrescentada.
Segundo. A JMA não redesenha, portanto não há FFT para se falar. No entanto, eles removeram o efeito Gibbs.
Terceiro. A equipe da Jurik Research assume algo semelhante à distribuição Cauchy como um modelo de distribuição. O que é, você sabe: nenhum dos momentos desta distribuição existe, nem mesmo m.o. Sente a emboscada que o inimigo armou para nós? Embora, por outro lado, seja possível que seu objetivo fosse simplesmente construir um indutor para suavizar de forma eficaz até mesmo as andanças aleatórias com incrementos distribuídos por Cauchy.
2 Rosh: bem, pelo menos você resolveu o mistério de um indutor Jurik. Respeito.