FIR filtreleri - sayfa 7
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
Eğitim programına başlayalım.
1. nasıl sinüzoid spektruma benziyor mu?
Bunun gibi
Tüm sinyal enerjisi tek bir frekansta toplanır. Örnekte 10 Hz, genlik 5.
Şimdi bu algoritmayı bir sinüzoidle değil, spektrumu bilinen bir şekilde besleyelim ve algoritmanın doğru hesaplayıp hesaplamadığını kontrol ettik ancak çubuk kapanıyor.
Sonuç.
Sıfır frekansta maksimum enerjinin toplandığını görüyoruz. Ancak yukarıdaki şekilde öyle değil (önceki sayfaya bakın).
Spektrumun bu bileşeni diğer bileşenlerin gözlemlenmesine engel olmasın diye A (0) = 0 olarak sıfırlayalım. bakıyoruz.
Spektrumun düşük frekanslı bileşenlerinin geri kalanına hakim olduğu görülebilir. Bu anlaşılabilir. Dakika, saat veya gün cümlelerini alıp almadığınıza bakılmaksızın, her zaman böyle olacaktır.
Şimdi yukarıdaki spektrumla karşılaştırın (önceki sayfa). Sıfır frekansta bileşen nerede? Ve her zaman oradadır (Masha'nın bir analogudur, 256 bar ortalaması).
Maksimum enerji nerede bulunur?
Peki, o zaman, çözdüğünüzde, Kravchuk'un bisikletleri nereden aldığını bir düşünün?
Burada verdiğim tüm yapımları incelemek isteyenler için matcad dosyalarının sürüm 14'ü ve alıntı arşivini ekliyorum.
Özel'e
в школу. или в институт. попытайтеь хотя бы тройку получить по этому предмету. Так может утверждать только человек который сам никогда этот спектр не строил.
Sakin ol, hiçbir şey anlamıyorsun. Görünüşe göre, Fourier daha ileri gitmedi. Ve otoregresif modele dayalı parametrik yöntemlerin varlığından haberim yoktu. Burada bu tür açıklamalar yapmadan önce çalışmaya gönderilmesi gereken sizsiniz "Stayf tamamen farklı bir kız arkadaşa benziyor !!!".
begemot61
Bu mümkündür ve spektrum, yalnızca dikkati hak edecek periyodik bileşenlere sahip değildir.
Lütfen genliği logaritmik bir ölçekte çizin. Sıklık da arzu edilir.
Ve bana bir FFT kullanırken bir iddiada bulunmak için 3 dB S/N'nin yeterli olduğunu söyleme.
Hesaplama hatası çok daha büyüktür.
Peki ya meslektaşın? FFT'de ne var? Yazarın ne kullandığını okuyor musun yoksa sadece yazıyor musun? “Lütfen genliği çizin” ne anlama geliyor, ne hakkında olduğunu bile anlamadıysanız neden sizin için çizeyim ki.
neoklasik
Teşekkürler, her şey netleşti! Ben kütüphaneyle ilgileneceğim, geriye spektrumun hesaplanmasıyla ilgilenmek kalıyor. Bizim durumumuzdaki spektrum, yanılmıyorsam, Genlik-Periyot bağımlılığıdır. İlk olarak, GCM'de genliğin hangi birimlerde ölçüldüğü açık değil mi? İkincisi, şimdi hakkında olumlu eleştiriler duyduğum finware'den "Spectrum Analyzer" programı ile spektrumu kaldırdım, algoritma aynı olmasına rağmen (MESA) tamamen farklı sonuçlar elde edildi.
Çok aynı sonuçların elde edilmemesi gerçeğinde yanlış bir şey yoktur. Yöntemin birkaç modifikasyonu vardır, buna ek olarak, modelin sırasının (spektrumun hesaplanmasında kullanılacak ACF okumalarının sayısı) parametresinin (veya parametrik yöntemin) belirlenmesindeki tüm incelik vardır. Yani, her şey tamamen normal, ancak bu parametrelerde her zaman modelin tanımlanmasıyla ilgili incelikler vardır. Bu arada, bazı noktalar, spektrumu hesaplamak için bir tür modele dayanmanız gerektiğini anlamıyor ve bu durumda yazar, hakkında yazdığınız belirli modeli kullanıyor.
Eğitim programına başlayalım.
...Böyle bir yazı daha yasağa tüküreceğim ve sana sadece aptal diyeceğim.
Öğrenmek...
Şimdi bu algoritmayı bir sinüzoidle değil, spektrumu bilinen bir şekilde besleyelim ve algoritmanın doğru hesaplayıp hesaplamadığını kontrol ettik ancak çubuk kapanıyor.
Sonuç.
Sıfır frekansta maksimum enerjinin toplandığını görüyoruz. Ancak yukarıdaki şekilde öyle değil (önceki sayfaya bakın).
Spektrumun bu bileşeni diğer bileşenlerin gözlemlenmesine engel olmasın diye A (0) = 0 olarak sıfırlayalım. bakıyoruz.
Spektrumun düşük frekanslı bileşenlerinin geri kalanına hakim olduğu görülebilir. Bu anlaşılabilir. Dakika, saat veya gün cümlelerini alıp almadığınıza bakılmaksızın, her zaman böyle olacaktır.
Şimdi yukarıdaki spektrumla karşılaştırın (önceki sayfa). Sıfır frekansta bileşen nerede? Ve her zaman oradadır (Masha'nın bir analogudur, 256 bar ortalaması).
Maksimum enerji nerede bulunur?
Peki, o zaman, çözdüğünüzde, Kravchuk'un bisikletleri nereden aldığını bir düşünün?
Burada verdiğim tüm yapımları incelemek isteyenler için matcad dosyalarının sürüm 14'ü ve alıntı arşivini ekliyorum.
Ligbez diyorsun, bilge adam gözleme. Rastgele seriler için, ayrık bir sinyalin spektrumu, korelasyon fonksiyonunun (Wiener-Khinchin teoremi) Fourier dönüşümüdür ve burada gösterdiğiniz şey, düşündüğünüz sinyaller için anlamsızdır. Parametrik yöntemlerin kullanımı da haklı, ancak Fourier değil - bu kullanılamaz, kullanım anlamsızdır. Gösterdiğiniz bu "spektrum" bu diziler için hiçbir şey ifade etmiyor.
Not: Tamamen açık olmak gerekirse - spektrumunuzda maksimum enerji yoktur, bu spektrum hiçbir şekilde gerçeği yansıtmadığından, tamamen rastgele olduğu kanıtlanmıştır. Bu tür seriler için, (Fourier dönüşümü ile ilgili olarak), ACF'sinden Ф dönüşümü olarak sadece güç spektrumu mantıklıdır.
Spektrumun düşük frekanslı bileşenlerinin geri kalanına hakim olduğu görülebilir. Bu anlaşılabilir. Dakika, saat veya gün cümlelerini alıp almadığınıza bakılmaksızın, her zaman böyle olacaktır.
Şimdi yukarıdaki spektrumla karşılaştırın (önceki sayfa). Sıfır frekansta bileşen nerede? Ve her zaman oradadır (Masha'nın bir analogudur, 256 bar ortalaması).
Acele etmeyin dikkatsizlik her şeyi alt üst etti)))
şimdi programda x ekseni boyunca grafiklerinizde ne olduğuna ve x ekseni boyunca grafikte ne olduğuna bakın
bir frekansınız var ve dalga programında (tobish 1 / f)
bu nedenle, orada sabit bir bileşen yoktur ve yakın
soldan sağa, x ekseni frekansta sonsuzluğa eşit bir yüksek frekans bileşeniyle başlar ve 1/150'lik düşük bir frekansla biter
Acele etmeyin dikkatsizlik her şeyi alt üst etti)))
şimdi programda x ekseni boyunca grafiklerinizde ne olduğuna ve x ekseni boyunca grafikte ne olduğuna bakın
bir frekansınız var ve dalga programında (tobish 1 / f)
bu nedenle, orada sabit bir bileşen yoktur ve yakın
soldan sağa, x ekseni frekansta sonsuzluğa eşit bir yüksek frekans bileşeniyle başlar ve 1/150'lik düşük bir frekansla biter
bu MQL'de geri sayım sağdan sola gidiyor. Matkada'da bir arkadaşa. matematikte kabul edildiği gibi. frekans ne kadar yüksekse, x ekseni boyunca o kadar uzaktır.
bu MQL'de geri sayım sağdan sola gidiyor. Matkada'da bir arkadaşa. matematikte kabul edildiği gibi. frekans ne kadar yüksekse, x ekseni boyunca o kadar uzaktır.
evet, yönle ilgili değil, ama bunun frekansların değil, dalgaların bir spektrumu olduğu gerçeği
bu nedenle ayrı bir sinyali tahmin etmek ve filtre katsayılarını hesaplamak için daha uygundur
ne de olsa sıfıra yakın bir frekans için bir filtre hesaplamak kimsenin aklına gelmez, böyle bir filtre için tarih merkezinden hiçbir alıntı geçmişi yeterli olmaz
heyecanlandın)
sab1uk için
Spektrum, sinyal enerjisinin frekansa göre dağılımıdır.
Uzun dalgalı frekans, tek değerli bir dönüşümle (ışık hızıyla) bağlanır. Bu nedenle dalga boyuna ve frekansa bağlı olarak inşa etmek mümkündür, grafiğin doğası bundan değişmez. sab1uk sen bu oktavlarla kendini kandırdın ve başkalarının kafasını karıştırdın.
“... sonuçta sıfıra yakın bir frekans için filtre hesaplamak kimsenin aklına gelmez.. ” gözünün önündedir A (0) filtre frekans=sıfıra ayarlıdır. Neden bahsettiğinizi anlıyorum, bu bir FIR filtresi ve bunları oluşturma yöntemleri ile ilgili, o zaman inşa edemezsiniz. Ancak pratikte gerçekleştirilememesi, spektrumda sabit bir bileşenin bulunmadığının kanıtı değildir. Neden bahsettiğimi anlamaya çalış.
Fourier dönüşümü
https://en.wikipedia.org/wiki/%D0%9F%D1%80%D0%B5%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%BE%D0 %B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%A4%D1%83%D1%80%D1%8C%D0%B5
“Sinyal işleme açısından, bir dönüşüm, bir sinyal fonksiyonunun zaman serisi temsilini alır ve onu, ω'nin köşe frekansı olduğu bir frekans spektrumuna eşler. Yani zamanın bir fonksiyonunufrekansın bir fonksiyonuna çevirir; bir fonksiyonun farklı frekanslarda harmonik bileşenlere ayrıştırılmasıdır .
f fonksiyonu zamanın bir fonksiyonu olduğunda ve fiziksel bir sinyali temsil ettiğinde, dönüşüm, sinyalin spektrumu olarak standart bir yoruma sahiptir. Ortaya çıkan karmaşık F fonksiyonunun mutlak değeri , karşılık gelen frekansların ( ω ) genliklerini temsil ederken, faz kaymaları bu karmaşık fonksiyonun bir argümanı olarak elde edilir."
tahıl için
Tanrı'nın armağanını omletle karıştırmayın.
Boş zamanınızda burada okuyun. Hoşuna gidecek.
dolandırıcılar sadece eşleşen filtreler sattıkları için değil, aynı zamanda özgür yazılım homurdandıkları ve üzerine kendi arayüzlerini çektikleri için (eğer hiçbir şeyi karıştırmıyorsam)
Kör adamın körüne gelince, bilmiyorum, araştırmaya gerek yoktu. tembellere satsınlar. en azından uyarlanabilir
Boşuna onları böyle etiketliyorsunuz.
İsterseniz - satın alın, istemiyorsanız - satın almayın.
Ancak eğitim programına mükemmel bir ücretsiz abonelikleri var.
Bu eğitim programının iki sayısını aldım - iyi bir bilimsel düzeyde mükemmel ve anlaşılır materyal.
Sinyal filtreleme ile ilgilenmemiş insanlar için gerekli olan şey.