강제 알고리즘에 대한 질문입니다. 물론 같은 주기에서 계수와 b 외에도 RMS도 찾을 수 있는 방법을 생각해 냈다고 믿고 싶지만 아직 생각해 본 적이 없습니다(일반적으로 당신이 생각하는 방식을 정확히 추측했다는 가정에서 출발하여 한 사이클에서 배열에 저장된 이전 채널에 대한 계산을 사용하여 다음과 같은 위치를 계산합니다) 실제로 이 알고리즘에 따라 원칙적으로 , 우리는 가장 큰 채널 하나만 고려하고 나머지는 그 과정에서 얻습니다. 그러나 모든 막대 를 통과하는 각 채널에 필요한 카운트가 필요하므로 동일한 주기에서 RMS를 엉망으로 만드는 것은 불가능합니다. 그리고 이것은 다시 증가할 것입니다. 시간과 나는 3000 바에 대해 약 100-300 ms가 될 것이라고 생각합니다. 여기에 오류가 없으며 CO를 이 주기로 밀어넣을 수 있는 방법이 여전히 있음을 안심시켜 주시기 바랍니다.
물론 같은 주기에서 생각해 낸 것을 믿고 싶습니다. 계수 a와 b 외에도 RMS도 찾을 수 있습니다.
나는 당신을 안심시키고 값싼 비밀을 팔 수 있습니다: D(E) = D(Y) - a^2*D(X) 여기서 X와 Y는 회귀가 구축된 확률 변수입니다. Y = a*X + b E - 회귀 오류, 즉 회귀선에서 Y의 편차. D(E), D(Y) 및 D(X)는 해당 수량의 분산입니다. 그런데 오차 표준편차는 D(E)의 제곱근입니다. 따라서 RMS를 계산하기 위해 일련의 오류를 작성하고 일대일 합계로 계산할 필요가 없습니다. 더 게을러야 합니다.
RMS는 분산의 제곱근입니다. RMS[N]=(D[N])^0.5 , 여기서 N은 샘플의 요소 수입니다. S[N] - 편차 제곱의 합 Si, 여기서 i=1,...N 이면 D[N]=S[N]/N입니다. SD2/3[N]=({D[N]-D[2N/3]}/{N-2N/3})^0.5 모든 계수( 선형 회귀 , 포물선의 경우 RMS, 운동 및 위치 에너지, 포물선의 RMS, 포물선의 기울기의 합 및 기타 아직 상상할 수 없는 채널 특성)는 모든 막대에 대해 계산됩니다(주어진 길이의 채널 읽기 ) 간단한 분석 공식을 사용합니다. 이 모든 매개변수 묶음은 한 번에 계산됩니다. 내가 선택한 채널에 대해 계산된다고 주장하면서 가속 알고리즘을 사용하여 허스트 지수를 계산하기에는 너무 게을렀습니다. 그러나 또 어디선가 실수, 결과는 지금까지 매우 큽니다.
Rosh , 당신은 내가 당신의 바닥에 있다는 것을 용서할 것이지만 전체 샘플에 대해 발견 된 계수 A와 B를 사용하여 2/3 의 표준 편차 를 찾는 것이 정확하지 않은 것 같습니다.
StDev=GetStDevFromArraysZ(k_bar,lastBar, a_CH, b_CH);/// RMS를 계산하는 함수, 첫 번째 및 마지막 막대 및 계수 A 및 B가 전달됩니다. n=k_bar-lastBar; tempBar=k_bar-n*2.0/3.0; lastBar2=MathRound(tempBar);//여기서 2/3의 첫 번째 막대와 마지막 막대를 다시 계산했습니다. StDev23=GetStDevFromArraysZ(k_bar,lastBar2,a_CH,b_CH);// 전체 선택 항목에 대해 찾은 A와 B를 함수에 대입
아마도 Vladislav의 말을 이런 식으로 해석하는 것이 필요할 것입니다.
나는 또한 다른 일을합니다. 나는 근사를 구성하는 기간을 선택합니다(전체 표본이 아니라 약 2/3, 나는 마지막 1/3을 외삽하고 우리가 신뢰에서 떨어지지 않는다면 얻은 실제 가격과 비교합니다 간격, 다음 우리는 추가 외삽을 위해 이 근사치를 사용하지만 이것은 이미 반복 알고리즘의 안정성을 개선하기 위한 구현 및 방법에 적용됩니다.
그런데 알고보니 채널이 2/3에 구축되고 있고 마지막 3분의 1의 데이터가 거기에 맞는 것 같고, 맞으면 전체 길이를 따라 채널이 구축된다는 것을 깨달았습니다.
강제 알고리즘에 대한 질문입니다. 물론 같은 주기에서 계수와 b 외에도 RMS도 찾을 수 있는 방법을 생각해 냈다고 믿고 싶지만 아직 생각해 본 적이 없습니다(일반적으로 당신이 생각하는 방식을 정확히 추측했다는 가정에서 출발하여 한 사이클에서 배열에 저장된 이전 채널에 대한 계산을 사용하여 다음과 같은 위치를 계산합니다) 실제로 이 알고리즘에 따라 원칙적으로 , 우리는 가장 큰 채널 하나만 고려하고 나머지는 그 과정에서 얻습니다. 그러나 모든 막대 를 통과하는 각 채널에 필요한 카운트가 필요하므로 동일한 주기에서 RMS를 엉망으로 만드는 것은 불가능합니다. 그리고 이것은 다시 증가할 것입니다. 시간과 나는 3000 바에 대해 약 100-300 ms가 될 것이라고 생각합니다.
여기에 오류가 없으며 CO를 이 주기로 밀어넣을 수 있는 방법이 여전히 있음을 안심시켜 주시기 바랍니다.
나는 당신을 안심시키고 값싼 비밀을 팔 수 있습니다: D(E) = D(Y) - a^2*D(X)
여기서 X와 Y는 회귀가 구축된 확률 변수입니다. Y = a*X + b
E - 회귀 오류, 즉 회귀선에서 Y의 편차.
D(E), D(Y) 및 D(X)는 해당 수량의 분산입니다. 그런데 오차 표준편차는 D(E)의 제곱근입니다.
따라서 RMS를 계산하기 위해 일련의 오류를 작성하고 일대일 합계로 계산할 필요가 없습니다. 더 게을러야 합니다.
다른 사람에게 이 사실을 알리지 마세요! :-)
행운을 빕니다.
:-D 글쎄, 나는 말하지 않을 것이다. 정말 감사합니다.
:))
S[N] - 편차 제곱의 합 Si, 여기서 i=1,...N 이면 D[N]=S[N]/N입니다.
SD2/3[N]=({D[N]-D[2N/3]}/{N-2N/3})^0.5
모든 계수( 선형 회귀 , 포물선의 경우 RMS, 운동 및 위치 에너지, 포물선의 RMS, 포물선의 기울기의 합 및 기타 아직 상상할 수 없는 채널 특성)는 모든 막대에 대해 계산됩니다(주어진 길이의 채널 읽기 ) 간단한 분석 공식을 사용합니다.
이 모든 매개변수 묶음은 한 번에 계산됩니다.
내가 선택한 채널에 대해 계산된다고 주장하면서 가속 알고리즘을 사용하여 허스트 지수를 계산하기에는 너무 게을렀습니다.
그러나 또 어디선가 실수, 결과는 지금까지 매우 큽니다.
글쎄, 작은 반전이 일어났다.
n=k_bar-lastBar;
tempBar=k_bar-n*2.0/3.0;
lastBar2=MathRound(tempBar);//여기서 2/3의 첫 번째 막대와 마지막 막대를 다시 계산했습니다.
StDev23=GetStDevFromArraysZ(k_bar,lastBar2,a_CH,b_CH);// 전체 선택 항목에 대해 찾은 A와 B를 함수에 대입
아마도 Vladislav의 말을 이런 식으로 해석하는 것이 필요할 것입니다.
그런데 알고보니 채널이 2/3에 구축되고 있고 마지막 3분의 1의 데이터가 거기에 맞는 것 같고, 맞으면 전체 길이를 따라 채널이 구축된다는 것을 깨달았습니다.
흠 그 공식은 몰랐네요. 하지만 종이가 있는 펜과 없는 펜은 도움이 됩니다. :)