FIR-Filter - Seite 7
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Beginnen wir mit einem Libretto.
1. Wie sieht das Spektrum von als Sinuswelle aus?
Zum Beispiel so.
Die gesamte Energie des Signals wird auf einer einzigen Frequenz gesammelt. Im Beispiel 10 Hz beträgt die Amplitude 5.
Geben wir diesen Algorithmus nun nicht mit einer Sinuswelle ein, deren Spektrum bekannt ist, und wir haben überprüft, dass der Algorithmus es korrekt berechnet, sondern mit Balkenkrallen.
Das Ergebnis.
Wir sehen, dass sich bei der Frequenz Null das Maximum an Energie angesammelt hat. Sie ist in der obigen Abbildung (siehe vorherige Seite) nicht enthalten.
Setzen wir sie auf A(0)=0 zurück, um die Beobachtung anderer Komponenten des Spektrums zu vermeiden. Schauen wir es uns an.
Es ist zu erkennen, dass die niederfrequenten Anteile des Spektrums überwiegen. Das ist verständlich. Dies wird immer der Fall sein, ob Sie nun Klone von Minuten, Stunden oder Tagen erstellen.
Vergleichen Sie es nun mit dem obigen Spektrum (vorherige Seite). Wo befindet sich die Nullfrequenzkomponente? Und es ist immer da (es ist das Äquivalent eines Strichs, gemittelt über 256 Takte).
Wo befindet sich die maximale Energie?
Und dann, wenn Sie es herausgefunden haben, woher kommen die Zyklen von Kravchuk?
Für diejenigen, die alle meine Konstruktionen hier überprüfen wollen, füge ich die Dateien von Matcad Version 14 und das Archiv der Zitate bei.
zum Privaten
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.
Entspann dich, du verstehst überhaupt nichts. Offenbar sind Sie nie über Fourier hinausgekommen. Und Sie haben immer noch nicht gelernt, dass es parametrische Methoden gibt, die auf einem autoregressiven Modell basieren. Sie sollten sich informieren, bevor Sie Aussagen wie "Das Spektrum sieht ganz anders aus!!!" treffen.
zu begemot61
Es könnte sich um ein Spektrum handeln, nur gibt es darin keine periodischen Komponenten, die Aufmerksamkeit verdienen.
Bitte zeichnen Sie die Amplitude auf einer logarithmischen Skala ein. Vorzugsweise auch die Frequenz.
Und erzählen Sie mir nicht, dass 3 dB Signal/Rauschen ausreichen, um bei der Verwendung der FFT etwas zu behaupten.
Der Berechnungsfehler ist viel größer.
Was ist mit Ihrem Kollegen los? Was hat FFT mit irgendetwas zu tun? Lesen Sie überhaupt, was der Autor verwendet, oder schreiben Sie nur? Was meinen Sie mit "Bitte zeichnen Sie die Amplitude"? Warum zum Teufel sollte ich sie für Sie zeichnen, wenn Sie nicht einmal wissen, wovon Sie reden?
bis neoklassisch
Ich werde mich mit der Bibliothek befassen, jetzt muss ich herausfinden, wie ich das Spektrum berechnen kann. Wenn ich mich nicht irre, ist das Spektrum in unserem Fall das Verhältnis zwischen Amplitude und Periode. Zunächst einmal ist nicht klar, in welchen Einheiten die Amplitude im GCM gemessen wird. Zweitens habe ich Spektrum mit finware "Spectrum Analyzer" Programm, dass ich gute Kritiken über gehört haben, erhalten wir völlig unterschiedliche Ergebnisse, obwohl der Algorithmus ist der gleiche (MESA).
Es ist nicht schlimm, wenn die Ergebnisse nicht sehr ähnlich sind. Es gibt mehrere Modifikationen der Methode, neben allen Feinheiten bei der Bestimmung der Parameter (die Methode ist parametrisch) der Ordnung des Modells (Anzahl der ACF-Proben, die bei der Berechnung des Spektrums verwendet werden). Es ist also alles ganz normal, und es gibt immer Feinheiten bei diesen Parametern, die mit der Identifizierung des Modells zusammenhängen. Übrigens verstehen manche Leute nicht, dass man zur Berechnung des Spektrums auf ein Modell angewiesen ist, und in diesem Fall verwendet der Autor genau das Modell, über das Sie geschrieben haben.
Die Ausbildung kann beginnen.
...Noch ein Beitrag wie dieser, und ich spucke auf das Verbot und nenne Sie einfach einen Narren.
Studie...
Geben wir diesen Algorithmus nun nicht mit einer Sinuswelle ein, deren Spektrum bekannt ist, und wir haben überprüft, dass der Algorithmus es korrekt berechnet, sondern mit Balkenkrallen.
Das Ergebnis.
Wir sehen, dass sich bei der Nullfrequenz das Maximum an Energie angesammelt hat. Sie ist in der obigen Abbildung (siehe vorherige Seite) nicht enthalten.
Setzen wir sie auf A(0)=0 zurück, um die Beobachtung anderer Komponenten des Spektrums zu vermeiden. Schauen wir es uns an.
Es ist zu erkennen, dass die niederfrequenten Anteile des Spektrums überwiegen. Das ist verständlich. Dies wird immer der Fall sein, ob Sie nun Klone von Minuten, Stunden oder Tagen erstellen.
Vergleichen Sie es nun mit dem obigen Spektrum (vorherige Seite). Wo befindet sich die Nullfrequenzkomponente? Und es ist immer da (es ist das Äquivalent eines Strichs, gemittelt über 256 Takte).
Wo befindet sich die maximale Energie?
Und dann, wenn Sie es herausgefunden haben, woher kommen die Zyklen von Kravchuk?
Für diejenigen, die alle meine hier vorgestellten Konstruktionen überprüfen wollen, füge ich die Matcad-Dateien (Version 14) und das Archiv der Zitate bei.
Du redest von Ligbez, Klugscheißer. Bei Zufallsreihen ist das Spektrum eines diskreten Signals die Fourier-Transformierte seiner Korrelationsfunktion (Wiener-Hinchin-Theorem), und was Sie hier gezeigt haben, macht für die von Ihnen betrachteten Signale keinen Sinn. Die Anwendung parametrischer Methoden ist ebenfalls gerechtfertigt, nicht aber die Fourier-Methode - sie kann nicht angewendet werden, die Anwendung ist sinnlos. Dieses von Ihnen aufgezeigte "Spektrum" sagt nichts über diese Serien aus.
PS: Um es ganz klar zu sagen: Es gibt keine maximale Energie in Ihrem Spektrum, weil dieses Spektrum in keiner Weise die Realität widerspiegelt, es ist völlig zufällig, was bewiesen ist. Für solche Reihen ist nur das Leistungsspektrum als F-Transformation aus ihrer ACF sinnvoll (in Bezug auf die Fourier-Transformation).
Sie können sehen, dass die niederfrequenten Komponenten des Spektrums den Rest dominieren. Das ist verständlich. Dies wird immer der Fall sein, ob Sie nun Klone von Minuten, Stunden oder Tagen erstellen.
Vergleichen Sie es nun mit dem obigen Spektrum (vorherige Seite). Wo befindet sich die Nullfrequenzkomponente? Und es ist immer da (es ist das Äquivalent eines Strichs, gemittelt über 256 Takte).
Sie haben einen Fehler gemacht, weil Ihnen die Aufmerksamkeit fehlt))))
Schauen Sie sich nun Ihre Diagramme entlang der X-Achse an und betrachten Sie das X-Achsen-Diagramm im Programm
Sie haben die Frequenz und das Programm hat die Welle (d.h. 1/f)
es gibt also nicht einmal eine konstante Komponente
Die X-Achse von links nach rechts beginnt mit einer hohen Frequenzkomponente, die unendlich ist, und endet bei einer niedrigen Frequenz von 1/150
Sie hatten es eilig, weil Sie nicht aufgepasst haben, und haben alles durcheinander gebracht ))))
Betrachten Sie nun Ihre Diagramme auf der x-Achse und das Diagramm auf der x-Achse im Programm
Sie haben die Frequenz und das Programm hat die Welle (d.h. 1/f)
es gibt also keine konstante Komponente
Die rechte x-Achse beginnt mit einer hohen Frequenzkomponente, die unendlich ist, und endet mit einer niedrigen Frequenz von 1/150.
Dies ist in MQL von rechts nach links. Je höher die Frequenz ist, desto weiter oben auf der x-Achse liegt sie.
Bei MMS wird von rechts nach links gezählt. In Matcadec ist es anders, wie in der Mathematik. Je höher die Frequenz, desto weiter entlang der x-Achse liegt sie.
Es geht nicht um die Richtung, sondern um das Spektrum der Wellen, nicht um Frequenzen.
Es ist bequemer für die Auswertung eines diskreten Signals und die Berechnung von Filterkoeffizienten
niemand würde jemals den Filter für Frequenzen nahe Null berechnen. Für einen solchen Filter würden keine Zitate aus dem History-Center ausreichen
du überreagierst )
An sab1uk
Das Spektrum ist die Frequenzverteilung der Signalenergie.
Die Frequenz ist mit der Wellenlänge durch eine einstellige Transformation (durch die Lichtgeschwindigkeit) verbunden. Daher ist es möglich, die Kurve als Funktion der Wellenlänge und der Frequenz darzustellen, wobei sich die Art der Kurve nicht ändert. sab1uk Sie haben sich mit diesen Oktaven selbst getäuscht und verwirren andere.
"...weil niemand auf die Idee käme, einen Filter für eine Frequenz nahe Null zu berechnen... "Der A(0)-Filter ist auf Frequenz = Null eingestellt. Was Sie meinen, verstehe ich, es geht um FIR-Filter und Methoden ihrer Konstruktion, dann ja es kann nicht gebaut werden. Die Tatsache, dass sie praktisch nicht umsetzbar ist, ist jedoch kein Beweis dafür, dass es keine konstante Komponente im Spektrum gibt. Versuchen Sie zu verstehen, was ich meine.
Fourier-Transformation
https://ru.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
"In der Signalverarbeitung wird bei der Transformation die Zeitreihendarstellung einer Signalfunktion auf ein Frequenzspektrum abgebildet, wobei ω die Winkelfrequenz ist. Das heißt, eine Zeitfunktion wird in eine Frequenzfunktion umgewandelt; es handelt sich um eine Zerlegung der Funktion in harmonische Komponenten bei verschiedenen Frequenzen.
Wenn die Funktion f eine Funktion der Zeit ist und ein physikalisches Signal darstellt, hat die Transformation eine Standardinterpretation als ein Spektrum des Signals. Der Absolutwert der resultierenden komplexen Funktion F stellt die Amplituden der entsprechenden Frequenzen(ω) dar, während die Phasenverschiebungen als Argument dieser komplexen Funktion erhalten werden."
Für grasn
Verwechseln Sie das Geschenk Gottes nicht mit dem Ei.
Lesen Sie sie in aller Ruhe. Sie werden es mögen.
nicht nur, weil sie angepasste Filter verkaufen, sondern auch, weil sie eine freie Software geknackt und ihre Schnittstelle darauf gesetzt haben (wenn ich mich nicht irre)
ich weiß nicht, was es mit dem gimmick auf sich hat, das brauchte ich nicht zu untersuchen. sollen sie es doch an faultiere verkaufen. zumindest ist es irgendwie lernfähig.
Man sollte sie nicht so stigmatisieren.
Wenn Sie es wollen, kaufen Sie es, wenn Sie es nicht wollen, kaufen Sie es nicht.
Aber sie haben ein tolles kostenloses Abonnement für die Lykbase.
Ich habe zwei Ausgaben davon - ausgezeichnetes und verständliches Material, auf gutem wissenschaftlichen Niveau.
Genau das Richtige für Leute, die sich noch nicht mit Signalfilterung beschäftigt haben.