Filtri digitali (spiegazione di base) - pagina 5

 

variazione di ftlm-stlm (fatl-rftl & satl-rstl)

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Molte persone sanno di Terminator EA creato per la sezione elite molto tempo fa.

Quindi, la prossima versione di terminator ha il nome di C. I. S. M.P-1 EA (usando l'indice di congestione, HMA Sniper e pivot settimanali e MTF Ichimoku Cross).

Successivo - Martingala EA assortiti: Schaff Trend nrp e Kama con filtro sono stati aggiunti.

Il prossimo: Assorted Martingale 2c EA - MTF HiLow Jurik Smooth channel è stato aggiunto.

E la prossima versione di Terminator EA ha il nome di Digital Martingale EA.

Perché Digital Martingale?

Perché questo EA sta usando gli indicatori digitali di Mladen che sono gli stessi dei filtri digitali lisci -separati, ma ha rimosso il MTF:

È nella sezione elite scusate.

Quindi, sto avendo un'idea folle: e se creassimo una versione pubblica di questo EA di Filtri Digitali usando gli indicatori pubblici dei filtri digitali?

Solo un'idea.

 

Qualche aggiornamento su questo?

 



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A digital filter uses a digital processor to perform numerical calculations on sampled values of the signal. The processor may be a general-purpose computer such as a PC, or a specialised DSP (Digital Signal Processor) chip.

Il segnale d'ingresso analogico deve prima essere campionato e digitalizzato usando un ADC (convertitore analogico-digitale). I numeri binari risultanti, che rappresentano valori successivi campionati del segnale d'ingresso, vengono trasferiti al processore, che esegue su di essi dei calcoli numerici. Questi calcoli comportano tipicamente la moltiplicazione dei valori d'ingresso per delle costanti e la somma dei prodotti. Se necessario, i risultati di questi calcoli, che ora rappresentano valori campionati del segnale filtrato, vengono emessi attraverso un DAC (convertitore digitale-analogico) per convertire il segnale in forma analogica.
File:
 
techmac:

Qualche aggiornamento su questo?

Alcune versioni più recenti sono state postate qui: https: //www.mql5.com/en/forum/181008
 
Prevediamo una singola serie temporale usando molte variabili predittive con un nuovo stimatore chiamato filtro di regressione a tre passaggi (3PRF). È calcolato in forma chiusa e convenientemente rappresentato come un insieme di regressioni ordinarie ai minimi quadrati. Le previsioni 3PRF convergono verso la migliore previsione infungibile quando sia la dimensione temporale che la dimensione della sezione trasversale diventano grandi. Ciò richiede di specificare solo il numero di fattori rilevanti che guidano l'obiettivo della previsione, indipendentemente dal numero totale di fattori comuni (e potenzialmente irrilevanti) che guidano la sezione trasversale dei predittori. Deriviamo la teoria inferenziale sotto forma di distribuzioni limitanti per i fattori rilevanti stimati, i coefficienti predittivi e le previsioni, e forniamo stimatori di errori standard coerenti. Esploriamo due applicazioni empiriche che esemplificano il problema dei molti predittori: Forecasting aggregati macroeconomici con un grande pannello di indici economici e la previsione degli aggregati del mercato azionario con molti singoli rapporti prezzo-dividendo dei beni. Queste, combinate con una serie di esperimenti Monte Carlo, dimostrano il potere di previsione della 3PRF.
 

Ciao a tutti,


Ho deciso di studiare l'elaborazione digitale dei segnali e la mia lista di letture è la seguente:

1. Segnali e sistemi di Oppenheim et all

2. Discrete-Time Signal Processing di Oppenheim et all

3. Segnali, sistemi e inferenza di Oppenheim et all


Il mio background matematico: Calcolo, algebra lineare, equazioni differenziali, probabilità introduttiva.


Ho bisogno di consigli sulle seguenti due cose:

1. Penso che i libri della mia lista siano per studenti universitari. Per passare al livello di laurea/avanzato nell'elaborazione dei segnali, quali libri dovrebbero essere aggiunti alla mia lista di lettura?

2. Il mio background matematico è sufficiente per lo studio a livello universitario/avanzato? Se no, quale materia dovrei considerare di aggiungere?


Grazie mille.

 

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