Uyarlanabilir dijital filtreler - sayfa 3
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Ayrıca, yeniden çizme ve FFT farklı şeylerdir, FFT'yi kullanabilirsiniz ve hiçbir şey yeniden çizilmeyecektir. Şimdi okumak için Koshy'ye gideceğim.
Ah ne kadar ilginç. Ve "dönüşüm - frekans filtreleme - ters dönüşüm" ilkesine dayanan tüm sözde makinelerin yeniden çizilmesi gerektiğini düşündüm ...
Cauchy ile vakit kaybetmeyin, onun pdf'si a/(b^2 + (xm)^2). Elbette bire normalleştirildi. Ama burada pdf'nin x değişkeni ile çarpımı integrali zaten ayrılıyor (bu m.o.).
Ayrıca, yeniden çizme ve FFT farklı şeylerdir, FFT'yi kullanabilirsiniz ve hiçbir şey yeniden çizilmeyecektir. Şimdi okumak için Koshy'ye gideceğim.
Ah ne kadar ilginç. Ben de "dönüşüm - frekans filtreleme - ters dönüşüm" ilkesine dayanan tüm sözde makinelerin yeniden çizilmesi gerektiğini düşündüm...
Prival doğrudur, hepsi hangi filtre yapısının/şemasının kullanılacağına bağlıdır. Gerçekten ilgileniyorsanız, örneğin:
yeniden çizim yok. Eskiden ben de bu filtrelerle eğlenirdim.
Bakıyorum, ona bakıyorum - formüller bir şekilde anlaşılmaz ve avatar da öyle değil :-) benim için daha iyi gibi görünüyor :-)
( http://www.jurikres.com/catalog/ms_ama.htm#top ile karşılaştırın). Uçağımız daha iyi :-).
Bu nedenle, göstergeyi daha iyi, hatta daha uyumlu hale getirmeye çalışmanızı öneririm. Belki iyi bir şey olur.
Fikir şudur.
1. Bu göstergeyi temel alıyoruz ( 'Optimize edilmiş AMA Kaufman: Perry Kaufman AMA optimize edilmiş' ), birçok kişi üzerinde çalıştı, ben bile değil. Bu göstergenin teorisi dosyada açıklanmıştır (dosya ektedir). Bu göstergeden (fikir) bir kısım alıyoruz. Verimlilik faktörü ER'nin hesaplanması (0 ila 1 arasında değişir). 2'den N'ye (N, algoritmada bir giriş parametresi olarak verilir) ortalama alma (örnekleme) periyodunu belirleyecektir. Ve işte biraz daha hileli.
2. EMA (üstel hareketli ortalama) değil, bir polinom kullanıyoruz. Polinom n'nin maksimum derecesi (ayrıca harici bir parametre olarak ayarlanır). Prensip olarak, durabilir, n'yi değiştirebilir ve test cihazında çalıştırabilirsiniz, bence zaten iyi sonuçlar alabilirsiniz. Ancak IHMO piresi henüz tam anlamıyla bilgili değil, hadi devam edelim.
3. Bir kez uyarlanabilirken, tamamen uyarlanabilir olmasına izin verin. Bir sonraki ekleme, polinomun derecesinin de hesaplanmasıdır (bazı kriterlere göre en iyi olarak seçilir). Gürültü hakkında ön bilgimiz olmadığı için. Kriter - belirleme katsayısı - kullanmayı öneriyorum. Bu kritere göre en uygun polinomu seçmenin tüm mantığı bir dosyada açıklanmıştır (arşivdeki dosya, sayfa 12, 13 ve 14). MathCade'de bunun nasıl yapılacağına dair yazılmış bir program bile var.
Birisi ilgileniyorsa, 3. noktayı programlamaya ve matkad'ı iki kez kontrol etmeye hazırım. Ve mütevazı yeteneklerim nedeniyle MQL'de böyle bir gösterge oluşturmaya yardımcı olmak için.
'Gecikme Olmayan veya Yavaş Gecikme Göstergeleri'
--- ÇERÇEVE ---
Fikir şudur.
1. Bu göstergeyi temel alıyoruz ( 'Optimize edilmiş AMA Kaufman: Perry Kaufman AMA optimize edilmiş' ), birçok kişi üzerinde çalıştı, ben bile değil. Bu göstergenin teorisi dosyada açıklanmıştır (dosya ektedir). Bu göstergeden (fikir) bir kısım alıyoruz. Verimlilik faktörü ER'nin hesaplanması (0 ila 1 arasında değişir). 2'den N'ye (N, algoritmada bir giriş parametresi olarak verilir) ortalama alma (örnekleme) periyodunu belirleyecektir. Ve işte biraz daha hileli.
2. EMA (üstel hareketli ortalama) değil, bir polinom kullanıyoruz. Polinom n'nin maksimum derecesi (ayrıca harici bir parametre olarak ayarlanır). Prensip olarak, durabilir, n'yi değiştirebilir ve test cihazında çalıştırabilirsiniz, bence zaten iyi sonuçlar alabilirsiniz. Ancak IHMO piresi henüz tam anlamıyla bilgili değil, hadi devam edelim.
3. Bir kez uyarlanabilirken, tamamen uyarlanabilir olmasına izin verin. Bir sonraki ekleme, polinomun derecesinin de hesaplanmasıdır (bazı kriterlere göre en iyi olarak seçilir). Gürültü hakkında ön bilgimiz olmadığı için. Kriter - belirleme katsayısı - kullanmayı öneriyorum. Bu kritere göre en uygun polinomu seçmenin tüm mantığı bir dosyada açıklanmıştır (arşivdeki dosya, sayfa 12, 13 ve 14). MathCade'de bunun nasıl yapılacağına dair yazılmış bir program bile var.
Benim kendi kendime öğrendiğim naçizane fikrim şu: Önerilen “uyarlanabilir filtre” modeli işe yaramayacak, zamanımı buna harcamayacağım. Uyarlanabilir filtrelemeden başka bir şey değil. Sağlam, tutarlı, kanıtlanmış bir uyarlamalı filtreleme teorisi vardır. Uyarlanabilir bir filtre yapmak istiyorsanız, bu teoriyi kullanın.
Bu teoriyle uğraşacak ve bir AF tasarlamak için zaman yoksa, MathLab'ı alın ve istediğiniz filtreyi tasarlayın (uyarlamalı filtreleme konusunda uzman değilseniz, MathLab bunu çok daha iyi yapacaktır). O zaman iki yol vardır: ya bir dll oluşturun ya da açık oldukları için MQL'ye kaydırarak m-dosyalarına girin.
Benim kendi kendime öğrendiğim naçizane fikrim şu: Önerilen “uyarlanabilir filtre” modeli işe yaramayacak, zamanımı buna harcamayacağım. Uyarlanabilir filtrelemeden başka bir şey değil. Uyarlamalı filtrelemenin sağlam, tutarlı, kanıtlanmış bir teorisi vardır. Uyarlanabilir bir filtre yapmak istiyorsanız, bu teoriyi kullanın.
Bu teoriyle uğraşacak ve bir AF tasarlamak için zaman yoksa, MathLab'ı alın ve istediğiniz filtreyi tasarlayın (uyarlamalı filtreleme konusunda uzman değilseniz, MathLab bunu çok daha iyi yapacaktır). O zaman iki yol vardır: ya dll'ler oluşturun ya da açık oldukları için MQL'ye kaydırarak m-dosyalarına girin.
Benim kendi kendime öğrendiğim naçizane fikrim şu: Önerilen “uyarlanabilir filtre” modeli işe yaramayacak, zamanımı buna harcamayacağım. Uyarlanabilir filtrelemeden başka bir şey değil. Uyarlamalı filtrelemenin sağlam, tutarlı, kanıtlanmış bir teorisi vardır. Uyarlanabilir bir filtre yapmak istiyorsanız, bu teoriyi kullanın.
Bu teoriyle uğraşacak ve bir AF tasarlamak için zaman yoksa, MathLab'ı alın ve istediğiniz filtreyi tasarlayın (uyarlamalı filtreleme konusunda uzman değilseniz, MathLab bunu çok daha iyi yapacaktır). O zaman iki yol vardır: ya dll'ler oluşturun ya da açık oldukları için MQL'ye kaydırarak m-dosyalarına girin.
Hangi görüş merak ediyorum. DSP'yi ve özellikle bir zamanlar ders verdiğim konulardan birini (uyarlanabilir dijital filtreler) bilmediğimi. Yoksa Matlabe'de yapmak daha mı iyi? Ve bana öyle geliyor ki yazar burada ve orada yanılıyor. Bu alanda "birkaç" bilgim var ve MathLaba'dan daha havalı bir programlama dili var. Ve hesaplama sonuçlarını MT4 terminaline aktarmak için herhangi bir dll gerekmez (sadece komposter ile iletişime geçmeniz yeterlidir).
Bana öyle geliyor ki, ateş kutusuna teklifim hakkında yazmak ve uyarlanabilir gran filtrelemesinin olmadığını savunmak yanlış. Ve örneğin Hamming penceresini nerede, ne zaman ve hangi nedenle kullanmanın gerekli olduğunu ve kullanımının sadece zarar verdiğinde cevap veremeyecektir. Uyarlanabilir Wiener filtresi ile Widrow-Hopf filtresi arasındaki fark nedir, PFC'lerini veya Chebyshev'den Butterworth filtresini analiz ederken, ilk filtreyi uygulamak gerektiğinde ve mümkün olduğunda ve ikincisi.
grasn ve NorthernWind , size sert vurduysam özür dilerim ama böyle fikirleri öylece görmezden gelemezsiniz. MathCade'de yazdığım her şeyi maksimum 1-2 saat programlamam gerekiyor ve bunun için kimsenin yardımına gerek yok. Başkalarına adaptif bir filtre almak isterlerse nereye dripling yapacaklarını göstermelerine yardımcı olmak istedim ve bu konuda onlara yardım etmeye hazırım. Adaptif filtreler deniz ve küçük bir araba.
Bu kadar kızmamak için MathLaba sevenler olarak size DSP hakkında bir kitap vereyim, bu DSP olayı hakkında 989 sayfalık kısa bir sayfa var, sadece bu programlama dilinde çok örnek var ama benim düşünceme göre MathCad daha iyi :-)