Não é assunto do Mashka! - página 12
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Estou lhe dizendo - não há foto! Se você pode vê-lo, então você precisa de ajuda :-)
A sério, é o filtro casual recursivo mais usual, da forma:
y[i]=a*x[i]+b*y[i-1], onde a=0,1, b=0,9
É extremamente inconveniente "escrever móvel", mas eu não pude deixar de responder. Seryoga, se você quer dizer por misterioso sinal esta porcaria, então é um lixo no sentido literal e não tem qualquer propriedade prognóstica. A reviravolta do método de Burg é que a função de covariância dos valores atuais e dos valores futuros é estimada. Provavelmente, esta estimativa é reduzida à estimativa da autocorrelação, a teoria também a permite. O resto é uma questão de técnica.
Lançada uma linha de Wiener corrigida (aleatória, tipo Brownian)
para testes TC. Agora seu comprimento é 2*10^6, a função de autocorrelação para a primeira série de diferenças é mostrada à esquerda (a primeira contagem é idêntica a 1 e não é mostrada). A função de distribuição para as amplitudes da primeira diferença é mostrada à direita. A distribuição é escolhida propositadamente para não ser gaussiana, é mais consistente com a distribuição observada na realidade para as BPs de mercado.
Neutron
Talvez você tenha perdido, não é uma gauss, mas também não é a que você escolheu. Confira minha pesquisa e veja se ela ajuda.
Construir um sistema comercial usando filtros digitais de baixa passagem
Neutron
Talvez você tenha perdido, não é uma gauss, mas também não é a que você escolheu. Confira minha pesquisa e veja se ela ajuda.
É a segunda ordem de exatidão. Talvez não seja tão importante.
Este é o código para encontrar o ACF da primeira diferença de BP x como função da etapa. A ACF é plotada no intervalo de 1 a 1.