적응형 디지털 필터 - 페이지 23

 
bliznec1986 писал(а) >>
고조파가 가격 차트에 조정되는 합리적인 한계를 제공하면 큰 주기의 큰 고조파는 큰 고조파의 일부인 작은 고조파(변경 제한 포함)로 분해될 수 있으며 이를 기반으로, 이러한 제한을 허용하는 매우 큰 고조파의 움직임을 각각 예측합니다. 이와 같이 과학적 용어로 말하지 않는다면(그리고 특정 수의 눈금이 있는 막대를 사용하는 경우(가로 좌표는 시간이 아니라 이 막대) 예를 들어 막대가 20이기 때문에 일반적으로 좋습니다. 틱은 -20에서 20틱까지 다양할 수 있으며 동일한 시간 표시줄이 동시에 걸릴 수 있으며 훨씬 더 다양할 수 있으며 틱 재고에는 이미 일종의 제한이 있습니다. 즉, 급격한 가격 상승은 적어도 어떻게든 예상외)


각 하모니카에는 고유한 수명이 있습니다(이것이 추세입니다). 웨이블릿은 주파수-시간 좌표에서 고조파를 제공합니다. 이 돌기가 어떻게 태어나고 자라며 죽는지 볼 수 있습니다. 어쩌면 이것이 당신의 아이디어입니까?
 
특정 주파수의 일반 정현파를 취하고 주파수가 2배 이상인 동일한 정현파를 취하면 첫 번째 정현파는 계속해서 복원될 수 있으며 계속해서 주파수가 2배 적은 정현파를 갖게 됩니다
 
faa1947 >> :


나는 분명히 합니다: 항상 고조파가 있지만 일반적으로 오래 살지 않으며 일반적으로 수명이 무기한입니다. 나는 하모니카를 찾았고 그녀는 그것을 가져 가서 죽거나 죽지 않았습니다. 죽은 사람과 죽지 않은 사람, 우리는 무엇에 대해 이야기하고 있습니까?

나는 당신과 완전히 동의합니다. 견적 프로세스에 대한 조화 분해에는 정보가 포함되지 않습니다. 요점은 그것이 죽었다/살아났다는 것이 아니라 이러한 고조파가 완전히 무작위적이며 어떤 이점도 가져오지 않는다는 것입니다. 정보를 전달하는 전력 스펙트럼만 고려하는 것이 합리적입니다.

나는 DSP에 대해 씁니다. 라디오, TV, 위치 등 항상 신호 소스가 있으며 이 신호에 대한 확실한 사전 지식이 있습니다.

일반적으로 신호는 정보이며 소스가 인공인지 자연인지는 전혀 중요하지 않습니다. 그 기원에 대해 실제로 알려진 바가 없는 엄청난 수의 신호(정확히 신호)를 찾을 수 있습니다(전파 물리학, 천체 물리학, 지질학, 핵 물리학, 생물학 ............... .). DSP에는 공식 섹션인 "신호 감지"도 있습니다. 그런데 이러한 연구 결과는 우주에서 "의미 있는 신호"를 감지하기 위해 모든 진지하게 사용됩니다. o) "임의의 신호" 섹션이 있습니다.

네 많이 있습니다...

가격이 신호라면 무엇에 대한 것입니까?

그들은 또한 EURUSD 등과 같이 거기에 씁니다. :o) 즉 콘센트의 상태 신호 전압은 당신을 귀찮게하지 않지만 견적으로 신호가 이상한가요?

가격 순서, BP는 시장 위치의 신호를 제공해야 합니다. 노이즈 분리는 시장 위치, 알고리즘, 수학을 제공하지 않습니다. 고전적인 접근 방식은 VR을 식별(일부 매개변수 가져오기)하고 알고리즘으로 VR을 식별하여 위치를 얻는 것입니다.

나는 "시장에서의 위치"가 무엇인지 잘 이해하지 못합니다. "지금"/ "어제" 견적 프로세스의 위치에 대해 이야기하는 경우 모든 정보가 있습니다. 거래 결정에 관한 것이라면 예, 프로세스를 식별해야 하며 매우 쉽습니다.

추세를 그대로 파악하는 것은 불가능하다는 기사를 본 적이 있습니다.

이것은 완전히 사실이 아닙니다. 나는 지금 논쟁하지 않을 것이지만, 우리는 조금 후에 다시 돌아올 것입니다. 그러나 논쟁과 함께 :o)

 
가격에서 정현파를 생성하는 발진기가 있을 수 있습니다(최소한 수동으로 매개변수(주파수, 진폭(진폭은 중요하지 않음)) 및 주기를 수동으로 변경할 수 있는 기능 포함).
 
여기에서 한 사람은 이미 Herzel 알고리즘을 기반으로 한 적응형 필터를 구축한 것 같고, 다른 사람은 이를 기반으로 한 것 같습니다. 제가 틀리지 않는다면 다른 사람이 Kalman 또는 다른 사람을 기반으로 한 적응형 필터를 만들 수 있습니까?????
 
bliznec1986 >> :
тут один человек вроде как я понял уже построил адаптивный фильтр на основе алгоритма Герцеля еще человек на основе ких если я не ошибаюсь а у каго еще получалось сделать адаптивный фильтр может на основе калмана или еще какие?????

최적의 Wiener 필터를 기준으로 한 번 했습니다. 각 "현재"에 대한 참조 신호는 기록의 "관련" 프로세스에 대한 통계적 분석을 기반으로 획득되었습니다. "친화성"을 결정하기 위해 - 작업은 사소하지 않은 것으로 판명되었습니다.

 
당신은 볼 수 있습니다
 
Farnsworth писал(а) >>


시장에서의 위치 - 시장 진입, 퇴장, 퇴장. 예를 들어 신체와 같은 신호에 대해 이야기하는 경우 노이즈가 발생할 수 있는 이미지입니다. 지구 물리학의 신호에 대해 이야기하고 있다면 VR을 수신하기 전에 신호 모델이 만들어지고(광물 매장지) 그것을 찾으려고 합니다. 제 생각에는 시장의 시그널은 포지션입니다.

 
Farnsworth писал(а) >>

나는 당신과 완전히 동의합니다. 견적 프로세스에 대한 조화 분해에는 정보가 포함되지 않습니다. 요점은 그것이 죽었다/살아났다는 것이 아니라 요점은 이러한 고조파가 완전히 무작위이며 어떤 이점도 가져오지 않는다는 것입니다. 정보를 전달하는 전력 스펙트럼만 고려하는 것이 합리적입니다.

내가 이전에 쓴 모든 것은 Berg에 따르면 "전력 밀도 스펙트럼"을 의미했습니다.

 
Farnsworth >> :

최적의 Wiener 필터를 기준으로 한 번 했습니다. 각 "현재"에 대한 참조 신호는 기록의 "관련" 프로세스에 대한 통계적 분석을 기반으로 획득되었습니다. "친화성"을 결정하기 위해 - 작업은 사소하지 않은 것으로 판명되었습니다 .

네트워크 "친화성"도 식별하려고 했습니까? 일종의 분류 문제처럼요.