Filtri FIR - pagina 7
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Cominciamo con un libretto.
1. Come fa ad assomigliare ad uno spettro d'onda sinusoidale?
Come questo.
Tutta l'energia del segnale è raccolta in una sola frequenza. Nell'esempio 10 Hz, l'ampiezza è 5.
Ora inseriamo questo algoritmo non con un'onda sinusoidale il cui spettro è noto e abbiamo verificato che l'algoritmo lo calcola correttamente, ma con un clowz di barre.
Il risultato.
Vediamo che a frequenza zero si è raccolto il massimo dell'energia. Non è presente nella figura qui sopra (vedi pagina precedente).
Resettiamolo a A(0)=0 in modo che non interferisca con le altre componenti dello spettro. Diamo un'occhiata.
Possiamo vedere che le componenti a bassa frequenza dello spettro prevalgono sul resto. Questo è comprensibile. Questo sarà sempre il caso, sia che si prendano cloni di minuti, ore o giorni.
Ora confrontalo con lo spettro di cui sopra (pagina precedente). Dov'è la componente di frequenza zero? Ed è sempre lì (è l'equivalente di un trattino, in media su 256 barre).
Dove si trova la massima energia?
E poi, quando l'avrete capito, da dove vengono i cicli di Kravchuk?
Per chi vuole controllare tutte le mie costruzioni date qui allego i file di Matcad versione 14 e l'archivio delle citazioni.
a Prival
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.
Rilassati, non capisci un bel niente. A quanto pare non sei mai andato oltre Fourier. E non avete ancora imparato l'esistenza di metodi parametrici basati sul modello autoregressivo. Sei tu che dovresti studiare prima di fare affermazioni come "Lo spettro sembra molto diverso!!!".
a begemot61
Potrebbe essere uno spettro, solo che non ci sono componenti periodiche in esso degne di attenzione.
Disegna l'ampiezza su una scala logaritmica. Preferibilmente anche la frequenza.
E non ditemi che 3dB di segnale/rumore sono sufficienti per affermare qualcosa quando si usa la FFT.
L'errore di calcolo è molto più grande.
Cosa c'è che non va in te, collega? Cosa c'entra FFT con tutto questo? Leggi almeno quello che usa l'autore o scrivi soltanto? Cosa intendi con "Per favore, disegna l'ampiezza" perché diavolo dovrei disegnarla per te se non sai nemmeno di cosa stai parlando.
al neoclassico
Grazie, qualcosa si è chiarito! Mi occuperò della biblioteca, ora devo capire come calcolare lo spettro. Se non mi sbaglio, lo spettro nel nostro caso è la relazione ampiezza-periodo. Prima di tutto non è chiaro, in quali unità si misura l'ampiezza nel GCM? In secondo luogo, ho preso lo spettro con il programma finware "Spectrum Analyzer" di cui ho sentito buone recensioni, si ottengono risultati completamente diversi, anche se l'algoritmo è lo stesso (MESA).
Non c'è niente di male nel non ottenere risultati molto simili. Ci sono diverse modifiche del methodot, oltre a tutta la finezza nella determinazione del parametro (il metodo è parametrico) dell'ordine del modello (numero di campioni ACF che saranno utilizzati nel calcolo dello spettro). Quindi, tutto è perfettamente normale, e ci sono sempre sottigliezze con questi parametri - legati all'identificazione del modello. A proposito, alcune persone non capiscono che per calcolare lo spettro bisogna basarsi su un modello, e in questo caso l'autore usa il modello specifico di cui hai scritto.
Che l'educazione abbia inizio.
...Un altro post come questo e sputerò sul divieto e ti chiamerò solo un pazzo.
Studiare...
Ora inseriamo questo algoritmo non con un'onda sinusoidale il cui spettro è noto e abbiamo controllato che l'algoritmo lo calcoli correttamente, ma con delle barrette.
Il risultato.
Vediamo che alla frequenza zero si è raccolto il massimo dell'energia. E non è presente nella figura qui sopra (vedi pagina precedente).
Resettiamolo a A(0)=0 in modo che non interferisca con le altre componenti dello spettro. Diamo un'occhiata.
Possiamo vedere che le componenti a bassa frequenza dello spettro prevalgono sul resto. Questo è comprensibile. Questo sarà sempre il caso, sia che si prendano cloni di minuti, ore o giorni.
Ora confrontalo con lo spettro di cui sopra (pagina precedente). Dov'è la componente di frequenza zero? Ed è sempre lì (è l'equivalente di un trattino, in media su 256 barre).
Dove si trova la massima energia?
E poi, quando l'avrete capito, da dove vengono i cicli di Kravchuk?
Per coloro che vogliono controllare tutte le mie costruzioni presentate qui, allego i file di Matcad (versione 14) e l'archivio delle citazioni.
Stai parlando di ligbez, furbacchione. Per le serie casuali, lo spettro di un segnale discreto è la trasformata di Fourier della sua funzione di correlazione (teorema di Wiener-Hinchin), e quello che hai mostrato qui non ha senso per i segnali che stai considerando. Anche l'applicazione di metodi parametrici è giustificata, ma non Fourier - non può essere applicata, l'applicazione non ha senso. Questo "spettro" mostrato da voi non dice nulla per queste serie.
PS: Per essere assolutamente chiari - non c'è energia massima nel vostro spettro, per la ragione che questo spettro non riflette in alcun modo la realtà, è completamente casuale, il che è dimostrato. Per tali serie ha senso solo lo spettro di potenza come trasformazione F dalla sua ACF (rispetto alla trasformata di Fourier).
Potete vedere che le componenti a bassa frequenza dello spettro dominano il resto. Questo è comprensibile. Questo sarà sempre il caso, sia che si prendano cloni di minuti, ore o giorni.
Ora confrontalo con lo spettro di cui sopra (pagina precedente). Dov'è la componente di frequenza zero? Ed è sempre lì (è l'equivalente di un trattino, in media su 256 barre).
Hai fatto un errore dovuto alla tua mancanza di attenzione))))
Ora guardate i vostri grafici lungo l'asse X e guardate il grafico dell'asse X nel programma
voi avete la frequenza e il programma ha l'onda (cioè 1/f)
quindi non c'è nemmeno una componente costante
da sinistra a destra l'asse X inizia con una componente di alta frequenza pari a infinito in frequenza e termina a una bassa frequenza di 1/150
Sei andato di fretta non prestando attenzione e hai messo tutto sottosopra ))))
ora guardate i vostri grafici sull'asse x e guardate il grafico sull'asse x nel programma
voi avete la frequenza e il programma ha l'onda (cioè 1/f)
quindi non c'è una componente costante
l'asse x a destra inizia con una componente di alta frequenza pari a infinito in frequenza e termina con una bassa frequenza di 1/150
Questo è da destra a sinistra in MQL. Più alta è la frequenza, più in alto va sull'asse delle x.
In MQL il conteggio è da destra a sinistra. È diverso in matcadec, come in matematica. Più alta è la frequenza, più lontano è lungo l'asse delle x.
Non si tratta della direzione, ma dello spettro delle onde, non delle frequenze
È più conveniente per la valutazione di un segnale discreto e il calcolo dei coefficienti del filtro
nessuno calcolerebbe mai il filtro per frequenze vicine allo zero. per un tale filtro, nessuna cronologia di citazioni dal centro storico sarebbe sufficiente
stai esagerando)
A sab1uk
Lo spettro è la distribuzione di frequenza dell'energia del segnale.
La frequenza è legata alla lunghezza d'onda da una trasformazione a una cifra (attraverso la velocità della luce). Quindi è possibile tracciare in funzione della lunghezza d'onda e della frequenza, la natura del grafico non cambierà. sab1uk ti sei ingannato con queste ottave e stai confondendo gli altri.
"...perché a nessuno verrebbe in mente di calcolare un filtro per una frequenza vicina allo zero... "È davanti ai tuoi occhi Il filtro A(0) è impostato su frequenza = zero. Quello di cui stai parlando l'ho capito, si tratta di filtri FIR e dei metodi della loro costruzione, allora sì, non può essere costruito. Ma il fatto che non possa essere implementato praticamente non prova che non ci sia una componente costante nello spettro. Cercate di capire cosa voglio dire.
Trasformata di Fourier
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 termini di elaborazione del segnale, la trasformazione prende la rappresentazione della serie temporale di una funzione del segnale e la mappa in uno spettro di frequenza, dove ω è la frequenza angolare. Cioè, trasforma una funzione di tempo in una funzione di frequenza; è una decomposizione della funzione in componenti armoniche a varie frequenze.
Quando la funzione f è una funzione del tempo e rappresenta un segnale fisico, la trasformazione ha un'interpretazione standard come uno spettro del segnale. Il valore assoluto della funzione complessa risultante F rappresenta le ampiezze delle frequenze corrispondenti(ω), mentre gli spostamenti di fase sono ottenuti come argomento di questa funzione complessa".
Per grasn
Non confondere il dono di Dio con l'uovo.
Leggeteli a vostro piacimento. Vi piacerà.
non solo perché vendono filtri abbinati, ma anche perché hanno craccato un software gratuito e messo la loro interfaccia su di esso (se non mi sbaglio)
Non conosco l'espediente, non ho avuto bisogno di indagare. che lo vendano ai bradipi. almeno è una specie di adattamento.
Non dovresti stigmatizzarli così.
Se lo vuoi, compralo, se non lo vuoi, non comprarlo.
Ma hanno un ottimo abbonamento gratuito a lykbase.
Ne ho due numeri - materiale eccellente e comprensibile, di buon livello scientifico.
Proprio la cosa giusta per chi non ha avuto a che fare con il filtraggio del segnale.