Filtros FIR - página 7
Você está perdendo oportunidades de negociação:
- Aplicativos de negociação gratuitos
- 8 000+ sinais para cópia
- Notícias econômicas para análise dos mercados financeiros
Registro
Login
Você concorda com a política do site e com os termos de uso
Se você não tem uma conta, por favor registre-se
Vamos começar com um libreto.
1. Como é que se parece com um espectro de ondas sinusoidais ?
Assim.
Toda a energia do sinal é reunida em uma única freqüência. No exemplo 10 Hz, a amplitude é 5.
Agora vamos inserir este algoritmo não com uma onda sinusoidal cujo espectro é conhecido e verificamos que o algoritmo o calcula corretamente, mas com garras de barra.
O resultado.
Vemos que em freqüência zero o máximo de energia foi reunido. Ela não está presente na figura acima (ver página anterior).
Vamos redefini-lo para A(0)=0 a fim de evitar a observação de outros componentes do espectro. Vamos dar uma olhada.
Podemos ver que os componentes de baixa freqüência do espectro prevalecem sobre os demais. Isto é compreensível. Este será sempre o caso, quer você tome clones de minutos, horas ou dias.
Agora compare-a com o espectro acima (página anterior). Onde está o componente de freqüência zero? E está sempre lá (é o equivalente a um traço, com uma média superior a 256 barras).
Onde está localizada a energia máxima?
E então, quando você terá descoberto, de onde vieram os ciclos de Kravchuk?
Para aqueles que querem verificar todas as minhas construções dadas aqui, anexarei os arquivos do Matcad versão 14 e o arquivo de citações.
para 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.
Relaxe, você não entende nada. Aparentemente, você nunca passou de Fourier. E você ainda não aprendeu sobre a existência de métodos paramétricos baseados em modelos autoregressivos. É você quem deve estudar antes de fazer afirmações como "O espectro parece bem diferente!!!".
para begemot61
Pode ser um espectro, só que não há nele componentes periódicos que mereçam atenção.
Por favor, desenhe a amplitude em uma escala logarítmica. Frequência, de preferência também.
E não me diga que o sinal/ruído 3dB é suficiente para reclamar qualquer coisa ao usar FFT.
O erro de cálculo é muito maior.
O que há de errado com seu colega? O que o FFT tem a ver com o que quer que seja? Você sequer lê o que o autor usa ou apenas escreve? O que você quer dizer com "Por favor, desenhe a amplitude" porque diabos eu deveria desenhá-la para você se você nem sabe do que está falando.
ao neoclássico
Obrigado, algo se esclareceu! Vou lidar com a biblioteca, agora preciso descobrir como calcular o espectro. Se não estou enganado, o espectro em nosso caso é a relação amplitude-período. Primeiro, não está claro, em que unidades a amplitude é medida no GCM? Em segundo lugar, eu tenho espectro tomado com o programa "Spectrum Analyzer" da Finware, sobre o qual ouvi boas críticas, obtemos resultados completamente diferentes, embora o algoritmo seja o mesmo (MESA).
Não há nada de errado em não obter resultados muito semelhantes. Há várias modificações do methodot, além de toda a finura na determinação do parâmetro (o método é paramétrico) da ordem do modelo (número de amostras ACF que serão usadas no cálculo do espectro). Portanto, tudo é perfeitamente normal, e há sempre sutilezas com estes prametros - relacionadas com a identificação do modelo. A propósito, algumas pessoas não entendem que para calcular o espectro você tem que confiar em algum modelo, e neste caso o autor usa o modelo específico sobre o qual você escreveu.
Que comece a educação.
...Mais um posto como este, cuspo na proibição e chamo você de tolo.
Estudar...
Agora vamos inserir este algoritmo não com uma onda sinusoidal cujo espectro é conhecido e verificamos que o algoritmo o calcula corretamente, mas com garras de barra.
O resultado.
Vemos que, na freqüência zero, o máximo de energia se reuniu. E não está presente na figura acima (ver página anterior).
Vamos redefini-lo para A(0)=0 para que não interfira com outros componentes do espectro. Vamos dar uma olhada.
Podemos ver que os componentes de baixa freqüência do espectro prevalecem sobre os demais. Isto é compreensível. Este será sempre o caso, quer você tome clones de minutos, horas ou dias.
Agora compare-a com o espectro acima (página anterior). Onde está o componente de freqüência zero? Está sempre lá (é o equivalente a um traço, com uma média de mais de 256 barras).
Onde está localizada a energia máxima?
E então, quando você terá descoberto, de onde vieram os ciclos de Kravchuk?
Para aqueles que querem verificar todas as minhas construções aqui apresentadas, anexo os arquivos do Matcad (versão 14) e o arquivo de citações.
Você está falando ligbez, espertalhão. Para séries aleatórias, o espectro de um sinal discreto é a transformação de Fourier de sua função de correlação (teorema de Wiener-Hinchin), e o que você mostrou aqui não faz sentido para os sinais que você está considerando. A aplicação de métodos paramétricos também é justificada, mas não Fourier - não pode ser aplicada, a aplicação não tem sentido. Este "espectro" mostrado por você não diz nada para estas séries.
PS: Para ser absolutamente claro - não há energia máxima em seu espectro, pois este espectro não reflete de forma alguma a realidade, é completamente aleatório, o que está provado. Para séries como a transformação F de sua ACF só faz sentido (com respeito à transformação de Fourier).
Você pode ver que os componentes de baixa freqüência do espectro dominam o resto. Isto é compreensível. Este será sempre o caso, quer você tome clones de minutos, horas ou dias.
Agora compare-a com o espectro acima (página anterior). Onde está o componente de freqüência zero? E está sempre lá (é o equivalente a um traço, com uma média superior a 256 barras).
Você cometeu um erro devido a sua falta de atenção))))
Agora olhe seus gráficos ao longo do eixo X e veja o gráfico do eixo X no programa
você tem a freqüência e o programa tem a onda (i.e.1/f)
por isso não há sequer um componente constante lá
eixo X da esquerda para a direita começa com um componente de alta freqüência igual ao infinito em freqüência e termina com uma freqüência baixa de 1/150
Você teve pressa por não prestar atenção e ficou tudo de cabeça para baixo ))))
agora olhe seus gráficos no eixo x e veja o gráfico no eixo x do programa
você tem a freqüência e o programa tem a onda (i.e.1/f)
para que não haja um componente constante
o eixo x da direita começa com um componente de alta freqüência igual ao infinito em freqüência e termina com uma freqüência baixa de 1/150
Isto é da direita para a esquerda em MQL. Quanto mais alta a freqüência, mais acima o eixo x vai.
Na MQL, a contagem é da direita para a esquerda. É diferente no matcadec, como é na matemática. quanto maior a freqüência, mais longe no eixo x é.
Não se trata da direção, mas sim do espectro das ondas, não das freqüências.
É mais conveniente para estimar um sinal discreto e calcular coeficientes de filtro
ninguém jamais calcularia o filtro para freqüências próximas a zero. para tal filtro, nenhum histórico de citações do Centro de História seria suficiente
você está exagerando )
Para sab1uk
O espectro é a distribuição de freqüência da energia do sinal.
A freqüência está relacionada com o comprimento de onda por uma transformação de um dígito (através da velocidade da luz). Portanto, é possível traçar como uma função do comprimento de onda e freqüência, a natureza do gráfico não mudará. sab1uk você se enganou com estas oitavas e está confundindo os outros.
"...porque ninguém pensaria em calcular um filtro para uma freqüência próxima a zero... " está na frente de seus olhos O filtro A(0) está ajustado para freqüência = zero. O que você está falando, eu entendo, é sobre o filtro FIR e métodos de construção deles, então sim, não pode ser construído. Mas o fato de não poder ser praticamente implementado não é uma prova de que não há um componente constante no espectro. Tente entender o que quero dizer.
Transformada de 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
"Em termos de processamento de sinais, a transformação toma a representação em série de tempo de uma função de sinal e a mapeia em um espectro de freqüência, onde ω é a freqüência angular. Ou seja, ela transforma uma função de tempo em uma função de freqüência; é uma decomposição da função em componentes harmônicos em várias freqüências.
Quando a função f é uma função do tempo e representa um sinal físico, a transformação tem uma interpretação padrão como um espectro do sinal. O valor absoluto da complexa função F resultante representa as amplitudes das freqüências correspondentes(ω), enquanto os deslocamentos de fase são obtidos como argumento desta complexa função".
Para o gramado
Não confunda o dom de Deus com o ovo.
Leia-as a seu gosto. Você vai gostar.
não só porque vendem filtros combinados, mas também porque racharam um software livre e colocaram sua interface nele (se não estou enganado)
não sei sobre o gimmick, não precisei investigá-lo. deixe-os vender para as preguiças. pelo menos é um pouco adaptável.
Não se deve estigmatizá-los dessa maneira.
Se você quer, compre. Se você não quer, não compre.
Mas eles têm uma grande assinatura gratuita do Lykbase.
Tenho duas questões - material excelente e compreensível, a um bom nível científico.
A coisa certa para as pessoas que não lidaram com a filtragem de sinais.