Обсуждение статьи "Создание цифровых фильтров, незапаздывающих по времени" - страница 5
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Так как фильтр нелинейный, то импульсная характеристика на разных участках разная. Поэтому лучше будет воспользоваться деконволюцией - операцией, обратной свертке на необходимом участке, для этого можно воспользоваться библиотекой ALGLIB.
И постройте спектр для получившейся импульсной характеристики. У идеального фильтра между подавлением и пропусканием должна быть вертикальная линия.
Так как фильтр нелинейный, то импульсная характеристика на разных участках разная. Поэтому лучше будет воспользоваться деконволюцией - операцией, обратной свертке на необходимом участке, для этого можно воспользоваться библиотекой ALGLIB.
И постройте спектр для получившейся импульсной характеристики. У идеального фильтра между подавлением и пропусканием должна быть вертикальная линия.
Так а почему бы не использовать метод локальной аппроксимации https://chaos.phys.msu.ru/loskutov/PDF/Los_Kotl_Zhur.pdf ?
Он же позволяет не только предсказывать данные, но и фильтровать. И, теоретически, задержки у такого фильтра быть не должно вообще!Идея очень похожа. Только тут не надо переключаться между разными фильтрами для разных участков временного ряда. Здесь ищутся в истории участки похожие на последние отсчёты ряда, а потом эти найденные участки усредняются по ансамблю. Это и есть результат фильтрации. Главное, чтобы было достаточно данных в истории, иначе просто может не найтись похожих участоков.