Filtro FIR com fase mínima - página 7

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Se selecionarmos galos para cada período de tempo para cada par, por exemplo para a amostra de barras de 1024 minutos, então o comprimento da característica de impulso variará de 1024 pontos a 3 pontos e se incluirmos linhas intermediárias conectando barras de um minuto, então o número de galos aumentará exponencialmente, Mas há mais uma coisa sobre os prazos, eles se tornarão "maiores" e ao ajustar o "comprimento" de todas as TFs à largura da menor TF discreta, o deslocamento dos pontos ocorrerá e as inclinações das barras cairão para valores intermediários.
 
É possível resolver através da geometria. Mas não há como encaixá-lo na multimoeda, e ele também tem um componente útil para análise. É claro que podemos construir índices e usá-los para calcular os níveis dos alvos, e escolher o par de acordo com os mais diferentes, mas também é um quadro ambíguo, e não podemos construir o índice corretamente sem todo o espectro de todos os pares, porque todos os componentes são importantes ali. Então, para dizer que não há ruído, se você tiver todo o espectro de freqüências, todas elas são necessárias no cálculo, mas é impossível calcular, então você tem que sacrificar algo e extrapolar os componentes mais lentos, mas os componentes de freqüência mais alta continuarão imprevisíveis, então parece que eu separo o sinal do ruído, na verdade este "ruído" também é um componente útil no sinal, que participa igualmente dos cálculos.
 
Sobre a troca de filtros e outras coisas. Alguém já tentou construir um triângulo Pascal a partir desses filtros?
 
definir as progressões para um triângulo pascal - geralmente bom, ou seja, fazer o triângulo pascal "esticado/comprimido", por assim dizer alterando o coeficiente de progressão. Na verdade, obtemos uma hierarquia de filtros com um conjunto de coeficientes de peso. Mas suas dores não são suaves com tais coeficientes. Se você fizer um triângulo com bordas suaves em decadência ao invés de um triângulo recortado, seria melhor. Agora, seria bom definir este parâmetro. Assim, em cada hierarquia de filtros podemos deslocá-los sem grandes repintura e depois, para construir outro filtro com um conjunto de coeficientes suaves, podemos tomar os valores do filtro anterior. Vou tentar descrevê-lo à noite.
 
Um triângulo pascal pode ser pensado como um conjunto de filtros ki com funções de peso mais parecidas com trapézios em níveis pares no triângulo, e triangulares em níveis ímpares no triângulo pascal. Assim, como os tipos destas funções mudarão se construirmos um triângulo pascal a partir de um triângulo pascal e assim por diante. Por exemplo, temos um triângulo Pascal para uma profundidade de 100 barras, tomamos os valores extremos na última barra de todos os níveis do triângulo (ou seja, os valores na última barra dos filtros cujos coeficientes são os valores das linhas de níveis do triângulo Pascal multiplicados pelos valores correspondentes das barras, depois desses cem valores, e assim por diante, definindo o número de vezes que recalculamos o triângulo a partir dos resultados do triângulo anterior. Ou talvez os coeficientes aqui terão alguma função variável esticando/desfazendo o triângulo pascal inicialmente, ou seja, talvez haja fórmulas para variações do triângulo pascal de modo a não fazer estes cálculos triangulares.
 
Nik1972:
Alguém já tentou construir um triângulo Pascal a partir destes filtros.
Eu não entendo... O triângulo de Pascal é construído a partir de certos números. E o que é um triângulo Pascal de filtros? E o mais importante, para que serve, o que queremos obter dela, qual é o significado físico dela?
 
AlexeyFX:
Eu não entendo... Um triângulo Pascal é construído a partir de certos números. E o que é um triângulo Pascal feito de filtros? E o mais importante, para que serve, o que queremos tirar dela, qual é o significado físico da mesma?
O significado não tem importância. O que importa é o triângulo de Pascal.
 
Correto, o triângulo Pascal é construído a partir de números e os filtros têm coeficientes fracionários como uma máquina onduladora linearmente ponderada. Construindo um ventilador de feiticeiros (simples) e depois construindo a média entre as médias e assim por diante, obtemos um triângulo Pascal de coeficientes fracionários. Onde no numerador está o próprio triângulo Pascal - os números que o rodeiam, e no denominador os números que aumentam em 2 bases. Em essência, os níveis no triângulo do Pascal mudarão de números inteiros para números fracionários, que se tornarão séries de peso (funções) em filtros de diferentes profundidades. Podemos ver porque os filtros móveis devem ser de ordem estranha, eles terão a tendência de ter uma forma parabólica (base para cima). Os filtros de ordem uniforme serão como um trapézio, com base superior decrescente. Pode-se ver que, para ter uma sobreposição em fase, é necessário tomar (usando o exemplo dos limpadores) limpadores1-3,3-5,5-7.... e assim por diante. Portanto, o triângulo Pascal também pode ser visto como um sistema de triângulo/parabólico aninhado (se você tomar conjuntos de pesos de filtro que não são nem mesmo separados). É necessário conectar estas funções de pesagem para obter um triângulo não como uma parábola invertida com extremidades cortadas, mas para que as extremidades passem suavemente para uma onda decadente. Mas na verdade, provavelmente já está próximo do cálculo dos filtros Kikh.
 
Esta construção será necessária ao obter o seguinte, para que a diferença entre o preço e o filtro Por exemplo, construímos um filtro LF de grande período, por exemplo 2000 barras, dele retiramos o restante, ou seja, o cloze LF. O sistema de filtros deve ser tal, que o restante seja aproximadamente igual, sendo direcional no sinal de incremento. Então, quando mudarmos o sistema de filtragem, substituiremos os dados que faltam pelo método do mínimo moduli para que sua soma seja mínima em co-direção.
 

No limite, esta construção produzirá um filtro gaussiano (como limite dos coeficientes binomiais ). Sua vantagem é que também resulta em um sino gaussiano no domínio da freqüência. Em outras palavras, diminuindo rapidamente a curva gaussiana, limitando efetivamente a janela de tempo, limitamos ao mesmo tempo o domínio da freqüência com a mesma eficácia. (Aqueles que conhecem a teoria do DSP se lembrarão que esta é uma grande vantagem para o DSP, pois o recorte do espectro das altas freqüências tende a rastejar para as baixas freqüências, causando muitos problemas).

Outra coisa é que é muito mais fácil não aparafusar e calcular previamente os coeficientes da curva de resposta ao impulso gaussiano.

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