Filtres numériques adaptatifs - page 3

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Mathématicien, il m'arrive de ne pas lire ce que tu écris en russe (je ne tire pas les mêmes conclusions que toi :-)). Mais ici en anglais. Bien que je comprenne ce qui est dit ici qu'il est utilisé par les militaires pour escorter les objets en mouvement. Je ne peux pas le prendre mot à mot (j'ai appris l'anglais dans mon enfance :-() Et le redécoupage et la FFT sont des choses différentes, je peux utiliser la FFT et rien ne sera redécoupé. Je vais aller sur Coshi maintenant et le lire. Et les militaires savent comment suivre la cible :-). Seuls le brouillage et les leurres sauvent des coups garantis, et pas toujours :-) (Une bataille d'esprits et d'algorithmes est en cours depuis un certain temps déjà, le pilote de l'avion n'a qu'à appuyer sur le bouton et ...... Il semble que tout le reste soit des algorithmes).
 
Prival:
De plus, le redécoupage et la FFT sont deux choses différentes, vous pouvez utiliser la FFT et rien ne sera redécoupé. Pour Cauchy, je vais aller maintenant, lire.

Oh, comme c'est intéressant. Et moi qui pensais que toutes les pseudo-machines basées sur le principe de "transformation - filtrage de fréquence - transformation inverse" sont nécessairement redessinées...

Et ne perdez pas de temps avec Cauchy, son p.d.f. - a/(b^2 + (x-m)^2). Avec une normalisation par un, bien sûr. Mais l'intégrale de la f.d.p. multipliée par la variable x est déjà divergente (c'est le m.o.).

 
Mathemat:
Privé:
Oui, le redécoupage et la FFT sont deux choses différentes, vous pouvez utiliser la FFT et rien ne sera redécoupé. Pour Cauchy, je vais y aller maintenant, pour lire.

Oh, comme c'est intéressant. Et moi qui pensais que tous les pseudo-domaines basés sur le principe "conversion - filtrage de fréquence - conversion inverse" sont nécessairement redessinés...


Prival a raison, tout dépend de la structure/du schéma de filtrage à utiliser. Si c'est vraiment intéressant, par exemple, comme ceci :


Il n'y a pas de redécoupage. J'avais moi-même l'habitude de m'amuser avec ces filtres.

 
Quelque chose m'a frappé à propos de l'AGC, comme le meilleur, l'adaptatif, etc. (tout mangé, comment). Et nous avons un bon travail :-). Et les gauchers comme la Russie n'existent plus, mais je ne le crois pas.
Je regarde, je le regarde - des formules étranges, et l'avatar n'est pas quelque chose comme :-) je l'aime mieux :-).
(Comparez http://www.jurikres.com/catalog/ms_ama.htm#top). Notre avion est meilleur :-).

C'est pourquoi je suggère d'essayer de créer un meilleur indicateur, plus adaptatif. Peut-être que quelque chose de bien en sortira.

L'idée est la suivante.
1. Nous prenons cet indicateur comme base ('Kaufman optimized AMA : Perry Kaufman AMA optimized'), de nombreuses personnes ont déjà travaillé dessus. La théorie de cet indicateur est décrite dans le fichier (fichier joint). Nous prenons une partie de cet indicateur (idée). Calcul du taux d'efficacité de l'ER (varie de 0 à 1). Il déterminera la période de moyennage (échantillonnage) de 2 à N (N est défini comme un paramètre d'entrée dans l'algorithme). Le reste est un peu plus délicat.
2 Nous n'utilisons pas l'EMA (moyenne mobile exponentielle) mais une polynomiale. La puissance maximale du polynôme n (également définie comme un paramètre externe). En principe, nous pouvons arrêter et varier n et exécuter dans le testeur, je pense que nous pouvons déjà obtenir de bons résultats. Mais IHMO la puce n'est pas encore totalement formée, alors continuons.
3. Si c'est adaptatif, alors laissez-le être adaptatif dans toute la mesure du possible. En outre, le suivant - le degré du polynôme - est également calculé (on choisit le meilleur selon un certain critère). Puisque nous n'avons aucune information a priori sur le bruit. Je suggère d'utiliser le critère - le coefficient de détermination. La logique de sélection du polynôme optimal en fonction de ce critère est décrite dans le dossier (voir pp. 12, 13 et 14). Il y a même un programme écrit en MathCade, comment le faire.

Si quelqu'un est intéressé, je suis prêt à programmer et revérifier le point 3 dans MathCade. Je vous aiderai également à créer un tel indicateur dans MQL en raison de mes modestes capacités.
Dossiers :
ideja_opt_filtra.zip  443 kb
 
Et n'oubliez pas non plus que l'inducteur doit tout simplement être non linéaire. Quoi qu'il en soit, c'est ce que l'équipe de Djuric a décidé afin de satisfaire les quatre exigences d'un filtre adaptatif idéal. Et il y a aussi quelque chose de la théorie de l'information impliquée... grasn, avez-vous des idées sur un schéma de filtre non linéaire ?
 
à Prival, Mathemat
<br / translate="no">L'idée est la suivante.
1. Nous prenons comme base cet indicateur ('Kaufman optimisé AMA : Perry Kaufman AMA optimisé'), de nombreuses personnes y ont déjà travaillé. La théorie de cet indicateur est décrite dans le fichier (fichier joint). Nous prenons une partie de cet indicateur (idée). Calcul du taux d'efficacité de l'ER (varie de 0 à 1). Il déterminera la période de moyennage (échantillonnage) de 2 à N (N est défini comme un paramètre d'entrée dans l'algorithme). Le reste est un peu plus délicat.
2. nous n'utilisons pas l'EMA (moyenne mobile exponentielle) mais un polynôme. le degré maximum du polynôme est n (également défini comme un paramètre externe). nous pouvons arrêter et faire varier n et l'exécuter dans le testeur, je pense que nous pouvons déjà obtenir de bons résultats. Mais IHMO la puce n'est pas encore totalement formée, alors continuons.
3. Si c'est adaptatif, alors laissez-le être adaptatif dans toute la mesure du possible. En outre, le suivant - le degré du polynôme - est également calculé (on choisit le meilleur selon un certain critère). Puisque nous n'avons aucune information a priori sur le bruit. Je suggère d'utiliser le critère - le coefficient de détermination. La logique de sélection du polynôme optimal en fonction de ce critère est décrite dans le dossier (voir pp. 12, 13 et 14). Il y a même un programme écrit en MathCade, comment le faire.


Mon humble avis d'autodidacte est le suivant : le modèle de "filtre adaptatif" proposé ne fonctionnera pas, je ne perdrai pas mon temps avec lui. C'est tout sauf du filtrage adaptatif. Il existe une théorie cohérente, éprouvée, du filtrage adaptatif. Et si vous voulez faire exactement un filtre adaptatif - vous feriez mieux d'utiliser exactement cette théorie.

Si vous n'avez pas le temps de comprendre cette théorie et de concevoir AF, alors prenez MathLab et construisez le filtre requis (si vous n'êtes pas un expert en filtrage adaptatif, MathLab le fera bien mieux). De plus, vous avez deux possibilités : soit générer des dll, soit utiliser les m-files pour les convertir en MQL, grâce à Dieu, ils sont ouverts.

 
grasn:

Mon humble avis d'autodidacte est le suivant : le modèle de "filtre adaptatif" proposé ne fonctionnera pas, je ne perdrai pas mon temps avec lui. C'est tout sauf du filtrage adaptatif. Il existe une théorie cohérente, éprouvée, du filtrage adaptatif. Et si vous voulez faire exactement un filtre adaptatif - vous feriez mieux d'utiliser exactement cette théorie.

Si vous n'avez pas le temps de comprendre cette théorie et de concevoir l'AF, alors prenez MathLab et construisez le filtre nécessaire (si vous n'êtes pas un expert en filtrage adaptatif, alors MathLab le fera beaucoup mieux). Ensuite, il y a deux façons : soit générer le dll, soit creuser dans les fichiers m, les transférer vers MQL, Dieu merci ils sont ouverts.

Il est difficile de ne pas être d'accord avec cette opinion.
 
Je suggère qu'au lieu de faire des bêtises, en espérant avoir le plus de chance possible, vous devriez essayer les clones de l'inducteur de Djuric, postés ici, et vérifier s'ils sont si bons, en utilisant d'abord un simple système de pseudo-croisement mobile comme exemple.
 
NorthernWind:
grasn:

Mon humble avis d'autodidacte est le suivant : le modèle de "filtre adaptatif" proposé ne fonctionnera pas, je ne perdrai pas mon temps avec lui. C'est tout sauf un filtrage adaptatif. Il existe une théorie cohérente, éprouvée, du filtrage adaptatif. Et si vous voulez faire exactement un filtre adaptatif - vous feriez mieux d'utiliser exactement cette théorie.

Si vous n'avez pas le temps de comprendre cette théorie et de concevoir AF, alors prenez MathLab et construisez le filtre requis (si vous n'êtes pas un expert en filtrage adaptatif, MathLab le fera bien mieux). Ensuite, vous avez deux possibilités : soit générer une dll, soit passer par les fichiers M et les mettre dans MQL, Dieu merci, ils sont ouverts.

Il est difficile de ne pas être d'accord avec cette opinion.


Je me demande quelle est l'opinion. Que je ne connais pas le DSP et en particulier l'un des sujets sur lesquels je lisais des conférences (les filtres numériques adaptatifs). Ou qu'il est préférable de le faire à Matlabe ? Je pense que l'auteur se trompe ici et là. J'ai une "petite" connaissance dans ce domaine, et il existe un meilleur langage de programmation que MathLaba. Je n'ai pas besoin de dll pour envoyer les résultats des calculs au terminal MT4 (j'ai juste besoin de komposter).

Il me semble qu'en écrivant sur ma suggestion et en disant qu'il n'y a pas de filtrage adaptatif, grasn a tort. Et ne pourra pas répondre où, quand et pour quelle raison, disons, il est nécessaire d'appliquer la fenêtre de Hemming, et quand son application ne fait que nuire. Quelle est la différence entre le filtre adaptatif de Wiener et le filtre de Widrow-Hopf lorsqu'on analyse leur FFC ou le filtre de Butterworth et le filtre de Tchebychev, quand il est nécessaire et possible d'appliquer le premier filtre, et quand il est possible d'appliquer le second.

Je suis désolé si j' ai été dur, mais vous ne pouvez pas simplement rejeter des idées comme étant dépassées. Il me faut 1-2 heures au maximum pour programmer tout ce que j'ai écrit dans MathCade et je n'ai besoin de l'aide de personne pour cela. Je voulais aider les autres à montrer la direction à prendre, s'ils veulent obtenir un filtre adaptatif, et je suis prêt à les aider dans ce cas. Les filtres adaptatifs en sont une mer et un petit chariot.

Pour que vous ne soyez pas si fâché, laissez-moi vous donner, en tant qu'amateur de MathLaba, un livre sur le DSP, il y a 989 pages sur cette chose DSP, beaucoup d'exemples dans ce langage de programmation, mais à mon humble avis MathCad est meilleur :-)

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read_me.zip  9488 kb
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