FIR滤波器 - 页 10 1...34567891011121314151617...19 新评论 Eugene 2009.05.31 21:13 #91 FION >> : 你们争论的是错误的事情，Prival展示的是经典的方法，Sabluk展示的是实用的方法。最好让我们来谈谈光谱方法对市场的适用性。 趋势性的市场是低频的，平坦的市场是更高频的。这对刺猬来说是可以理解的，但它怎么会比同样的马车 "好得多"？ 你也可以把挡板做长或做短，原则上，挡板接近于质量系数为0.7的一阶巴特沃斯滤波器。在大多数应用中，它工作得很好。也不是说反应快就是好事，这完全取决于TC的情况。 如果你稍微直截了当地思考一下grasn所指出的问题，在隧道的尽头有一些光。 因为MA、Djuric、FIR和其他滤波器本身就是一个死胡同。所以它的速度更快一点，曲线更平滑一点。但在本质上它们是一样的。 傅立叶，不存在正弦波。 但如果你估计出快速或缓慢变化的概率，那么你就可以考虑如何过滤。 毕竟，在你过滤之前，你应该知道你想过滤什么，以及你将得到什么结果。 然后，滤波器的延迟就不那么重要了，因为我们知道它，我们可以大致估计它扭曲趋势方向的能力。 Сергей 2009.05.31 21:25 #92 begemot61 >> : 是的，是的，是的，我才是那个被SYNUS迷惑的人。 如果你能给我发电子邮件：eugene_dvoskin@yahoo.com 附件最高可达10兆。 接住 Сергей 2009.05.31 21:37 #93 begemot61 >> : 如果你稍微直截了当地思考一下grasn所指出的问题，在隧道的尽头有一些光。 因为MA、Djuric、FIR和其他滤波器本身就是一个死胡同。所以它的速度更快一点，曲线更平滑一点。但在本质上它们是一样的。 傅立叶，不存在正弦波。 但如果你估计出快速或缓慢变化的概率，那么你就可以考虑如何过滤。 毕竟，在你过滤之前，你应该知道你想过滤什么，以及你将得到什么结果。 然后，滤波器的延迟就不那么重要了，因为我们知道它，我们可以大致估计它扭曲趋势方向的能力。 我不知道应该如何钝化，但在我看来，应用这个领域的唯一方法是通过自适应过滤。而这一切都归结为对模型的正确识别。而这并不是一项非常容易的任务。 Eugene 2009.05.31 23:34 #94 ssd >> : 这一切开始变得有点清晰了。如果你有时间，请对我的推理进行评论。 假设我们在终端调用了2000条，我们想分析 "波浪 "模式。 我可以说，我处理的是一个波频 F=1/T=1/(2000*timeframe_in_minutes*60)或周期为2000条？ 事实证明，我可以。 那么对这一波人可以做什么呢？ 我把它作为一个傅里叶级数来表示，并看到这个周期为2000条的波实际上是由一些谐波组成的。 每个谐波也有不同的频率/波长/周期，振幅。 换句话说，每个谐波又是一个有周期的波，这个周期又是以小节为单位来衡量的。 如果对于滤波过程，我为来自频率范围的波设置一个带宽， 例如从200巴到600巴，这意味着什么？什么？ 推理似乎是正确的，但我不太理解这个问题。 一般来说。 1.你已经将截止频率下移了3倍。而在输出端发生了什么变化，取决于输入信号频谱中的内容。也就是说，在某些情况下，输出信号可能几乎没有变化。 2.你已经估计了光谱。你确定你的做法是正确的吗？为了估计一个信号的频谱，你必须对该信号的属性有一个很好的了解。这不是诡辩。然后你就可以估计某一种方法的误差。否则，你很容易得到与真实光谱无关的搞笑图片。 3.如果你使用我的天才之作，也许某处有错误？我不是什么程序员。 Sceptic Philozoff 2009.05.31 23:44 #95 grasn >> : 在我看来，应用这个领域的唯一方法是自适应过滤。而在这一切都取决于对模型的正确识别。 据我从afftar网站上对JMA的描述中了解到，这个过滤器在考奇分布模型下工作良好。而这种分布，正如我们所知，不仅有第二时刻，甚至还有第一时刻（即m.o.）。 Djuric甚至说，谁能展示出对受Cauchy分布的数据按回报率计算效果更好的过滤器，谁就能获得奖金。 Seryoga，这就是你说的正确的模型识别吗？ [删除] 2009.06.01 01:18 #96 begemot61 >> : 推理似乎是正确的，但我不太明白这个问题。 一般来说。 1.你已经将截止频率下移了3倍。在输出端发生了什么变化，取决于输入信号频谱中的内容。也就是说，在某些情况下，输出信号可能几乎没有变化。 2.你已经估计了光谱。你确定你的做法是正确的吗？为了估计一个信号的频谱，你必须对该信号的属性有一个很好的了解。这不是诡辩。然后你就可以估计某一种方法的误差。否则，你很容易得到与真实光谱无关的搞笑图片。 3.如果你使用我的天才之作，也许某处有错误？我不是什么程序员。 这个程序很好，画得很好，很难找到一个能画出这样一条线的MA。 我还没有谈及这个方案。让我用我简单的语言再试一次。 假设我提到的周期为2000条的波的频谱，此外还有其他所有的谐波。 有一个周期为50的谐波。 (我无法想象它的物理性质，只能想象它是这个周期为2000条的波的傅里叶数列的一个元素）。 虽然直觉上我明白这样的谐音是一种细小的响声，应该被抛弃）。 进一步假设设置了一些理想的过滤器，以允许上述2000条波长的整个光谱通过到输出。 除了那一个谐波，它被完美地抑制了。 现在是关于过滤器操作的 "物理学 "问题。 在我看来，滤波器使用各种方法和技术，在输入波中找到周期为2000条的波 所有可能的连续50条的组合，它对这些组合做了什么？ Sergey Fionin 2009.06.01 09:44 #97 ssd писал(а)>> 这个方案还可以，画得很好，很难找到一个能画出这样一条线的MA。 我还没有谈及这个项目。让我用我简单的语言再试一次。 假设我提到的周期为2000条的波的频谱，此外还有其他所有的谐波。 一个周期为50的谐波。 (我无法想象它的物理性质，只能想象它是这个周期为2000条的波的傅里叶数列的一个元素）。 虽然直觉上我明白这样的谐音是某种细微的响声，我应该把它消除掉）。 再假设设置了一些理想的滤波器，使其允许上述2000巴波长的整个光谱通过到输出。 除了那一个谐波，它完美地抑制了这一谐波。 现在有一个关于过滤器运行的 "物理学 "的问题。 根据我的理解，滤波器使用各种方法和技术，在输入波中找到周期为2000条的波形 所有可能的50个连续小节的组合，它对它们做了什么？ 除非你熟悉傅里叶定理，否则你不会理解它。你不能就这样跳进去。你必须学习一下。 Sergey Fionin 2009.06.01 09:49 #98 grasn писал(а)>> 我不知道应该如何钝化，但在我看来，应用这个领域的唯一方法是通过自适应过滤。而这一切都归结为对模型的正确识别。而这并不是一项非常容易的任务。 这正是我的观点。而这种方式似乎在于一个自适应的网格，就像中子在他的主题中所说的那样。 Сергей 2009.06.01 10:13 #99 到数学 Серега, ты на это намекаешь, говоря о корректной идентификации модели? 阿列克谢，请看私人信息。 到FION。 这就是我所说的。而且看起来这种方式是一种自调谐的网格，就像中子在他的主题中所说的那样。 "舒拉，没有偷窃--只有抢劫！！"（s）（类似这样的话，我不记得逐字逐句了）。你不会相信，但感知器是多层次的，"同类 "是相同的过滤器。完全不是专家，但我发现自组织随机控制系统和滤波理论（尤其是自适应部分）的应用更加诱人。这是两个大的和相关的理论，而且，对BP来说，比对NS来说，更加详细和实用。当然，有一些微妙的地方，我一点也不反对NS，而且，我也使用这样的东西。总之，我们会看到的。 [删除] 2009.06.01 12:01 #100 ssd >> : 这个方案还可以，画得很好，很难找到一个能画出这样一条线的MA。 我还没有谈及这个项目。 对于https://www.mql5.com/ru/users/begemot61 现在说说这个项目。 今天我发现，它透支了指标线。 很明显，它就在这里的某个地方。 int start() { int limit, i; int counted_bars=IndicatorCounted(); //被改变的条数的数量 if(Bars<=(FilterLength+1)) return(0); //没有足够的条数进行计算 if(counted_bars < 0) return (0); //皇帝保护 如果(counted_bars > 0) counted_bars--。 limit=Bars-counted_bars-1。 for (i = limit;i>=0;i--) // 循环计算未计算的条数 { FilterBuffer1[i] = FilterResponse(i); //第i条上0缓冲区的值 } return(0); } ---------------------------- 事实证明，程序不仅改变了第i个缓冲区的元素，也改变了已经由....。 如何编码？ Need help with a FIR filters 1...34567891011121314151617...19 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
你们争论的是错误的事情，Prival展示的是经典的方法，Sabluk展示的是实用的方法。最好让我们来谈谈光谱方法对市场的适用性。 趋势性的市场是低频的，平坦的市场是更高频的。这对刺猬来说是可以理解的，但它怎么会比同样的马车 "好得多"？ 你也可以把挡板做长或做短，原则上，挡板接近于质量系数为0.7的一阶巴特沃斯滤波器。在大多数应用中，它工作得很好。也不是说反应快就是好事，这完全取决于TC的情况。
如果你稍微直截了当地思考一下grasn所指出的问题，在隧道的尽头有一些光。
因为MA、Djuric、FIR和其他滤波器本身就是一个死胡同。所以它的速度更快一点，曲线更平滑一点。但在本质上它们是一样的。
傅立叶，不存在正弦波。
但如果你估计出快速或缓慢变化的概率，那么你就可以考虑如何过滤。
毕竟，在你过滤之前，你应该知道你想过滤什么，以及你将得到什么结果。
然后，滤波器的延迟就不那么重要了，因为我们知道它，我们可以大致估计它扭曲趋势方向的能力。
是的，是的，是的，我才是那个被SYNUS迷惑的人。
如果你能给我发电子邮件：eugene_dvoskin@yahoo.com
附件最高可达10兆。
接住
如果你稍微直截了当地思考一下grasn所指出的问题，在隧道的尽头有一些光。
因为MA、Djuric、FIR和其他滤波器本身就是一个死胡同。所以它的速度更快一点，曲线更平滑一点。但在本质上它们是一样的。
傅立叶，不存在正弦波。
但如果你估计出快速或缓慢变化的概率，那么你就可以考虑如何过滤。
毕竟，在你过滤之前，你应该知道你想过滤什么，以及你将得到什么结果。
然后，滤波器的延迟就不那么重要了，因为我们知道它，我们可以大致估计它扭曲趋势方向的能力。
我不知道应该如何钝化，但在我看来，应用这个领域的唯一方法是通过自适应过滤。而这一切都归结为对模型的正确识别。而这并不是一项非常容易的任务。
这一切开始变得有点清晰了。如果你有时间，请对我的推理进行评论。
假设我们在终端调用了2000条，我们想分析 "波浪 "模式。
我可以说，我处理的是一个波频 F=1/T=1/(2000*timeframe_in_minutes*60)或周期为2000条？
事实证明，我可以。
那么对这一波人可以做什么呢？
我把它作为一个傅里叶级数来表示，并看到这个周期为2000条的波实际上是由一些谐波组成的。
每个谐波也有不同的频率/波长/周期，振幅。
换句话说，每个谐波又是一个有周期的波，这个周期又是以小节为单位来衡量的。
如果对于滤波过程，我为来自频率范围的波设置一个带宽，
例如从200巴到600巴，这意味着什么？什么？
推理似乎是正确的，但我不太理解这个问题。
一般来说。
1.你已经将截止频率下移了3倍。而在输出端发生了什么变化，取决于输入信号频谱中的内容。也就是说，在某些情况下，输出信号可能几乎没有变化。
2.你已经估计了光谱。你确定你的做法是正确的吗？为了估计一个信号的频谱，你必须对该信号的属性有一个很好的了解。这不是诡辩。然后你就可以估计某一种方法的误差。否则，你很容易得到与真实光谱无关的搞笑图片。
3.如果你使用我的天才之作，也许某处有错误？我不是什么程序员。
在我看来，应用这个领域的唯一方法是自适应过滤。而在这一切都取决于对模型的正确识别。
据我从afftar网站上对JMA的描述中了解到，这个过滤器在考奇分布模型下工作良好。而这种分布，正如我们所知，不仅有第二时刻，甚至还有第一时刻（即m.o.）。
Djuric甚至说，谁能展示出对受Cauchy分布的数据按回报率计算效果更好的过滤器，谁就能获得奖金。
Seryoga，这就是你说的正确的模型识别吗？
推理似乎是正确的，但我不太明白这个问题。
一般来说。
1.你已经将截止频率下移了3倍。在输出端发生了什么变化，取决于输入信号频谱中的内容。也就是说，在某些情况下，输出信号可能几乎没有变化。
2.你已经估计了光谱。你确定你的做法是正确的吗？为了估计一个信号的频谱，你必须对该信号的属性有一个很好的了解。这不是诡辩。然后你就可以估计某一种方法的误差。否则，你很容易得到与真实光谱无关的搞笑图片。
3.如果你使用我的天才之作，也许某处有错误？我不是什么程序员。
这个程序很好，画得很好，很难找到一个能画出这样一条线的MA。
我还没有谈及这个方案。让我用我简单的语言再试一次。
假设我提到的周期为2000条的波的频谱，此外还有其他所有的谐波。
有一个周期为50的谐波。
(我无法想象它的物理性质，只能想象它是这个周期为2000条的波的傅里叶数列的一个元素）。
虽然直觉上我明白这样的谐音是一种细小的响声，应该被抛弃）。
进一步假设设置了一些理想的过滤器，以允许上述2000条波长的整个光谱通过到输出。
除了那一个谐波，它被完美地抑制了。
现在是关于过滤器操作的 "物理学 "问题。
在我看来，滤波器使用各种方法和技术，在输入波中找到周期为2000条的波
所有可能的连续50条的组合，它对这些组合做了什么？
这个方案还可以，画得很好，很难找到一个能画出这样一条线的MA。
我还没有谈及这个项目。让我用我简单的语言再试一次。
假设我提到的周期为2000条的波的频谱，此外还有其他所有的谐波。
一个周期为50的谐波。
(我无法想象它的物理性质，只能想象它是这个周期为2000条的波的傅里叶数列的一个元素）。
虽然直觉上我明白这样的谐音是某种细微的响声，我应该把它消除掉）。
再假设设置了一些理想的滤波器，使其允许上述2000巴波长的整个光谱通过到输出。
除了那一个谐波，它完美地抑制了这一谐波。
现在有一个关于过滤器运行的 "物理学 "的问题。
根据我的理解，滤波器使用各种方法和技术，在输入波中找到周期为2000条的波形
所有可能的50个连续小节的组合，它对它们做了什么？
除非你熟悉傅里叶定理，否则你不会理解它。你不能就这样跳进去。你必须学习一下。
我不知道应该如何钝化，但在我看来，应用这个领域的唯一方法是通过自适应过滤。而这一切都归结为对模型的正确识别。而这并不是一项非常容易的任务。
这正是我的观点。而这种方式似乎在于一个自适应的网格，就像中子在他的主题中所说的那样。
到数学
Серега, ты на это намекаешь, говоря о корректной идентификации модели?
阿列克谢，请看私人信息。
到FION。
这就是我所说的。而且看起来这种方式是一种自调谐的网格，就像中子在他的主题中所说的那样。
"舒拉，没有偷窃--只有抢劫！！"（s）（类似这样的话，我不记得逐字逐句了）。你不会相信，但感知器是多层次的，"同类 "是相同的过滤器。完全不是专家，但我发现自组织随机控制系统和滤波理论（尤其是自适应部分）的应用更加诱人。这是两个大的和相关的理论，而且，对BP来说，比对NS来说，更加详细和实用。当然，有一些微妙的地方，我一点也不反对NS，而且，我也使用这样的东西。总之，我们会看到的。
这个方案还可以，画得很好，很难找到一个能画出这样一条线的MA。
我还没有谈及这个项目。
对于https://www.mql5.com/ru/users/begemot61
现在说说这个项目。
今天我发现，它透支了指标线。
很明显，它就在这里的某个地方。
int start()
{
int limit, i;
int counted_bars=IndicatorCounted(); //被改变的条数的数量
if(Bars<=(FilterLength+1)) return(0); //没有足够的条数进行计算
if(counted_bars < 0) return (0); //皇帝保护
如果(counted_bars > 0) counted_bars--。
limit=Bars-counted_bars-1。
for (i = limit;i>=0;i--) // 循环计算未计算的条数
{
FilterBuffer1[i] = FilterResponse(i); //第i条上0缓冲区的值
}
return(0);
}
----------------------------
事实证明，程序不仅改变了第i个缓冲区的元素，也改变了已经由....。