Filtros FIR - página 15
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BandPass é o diferencial entre os dois LPFs (LowPass) semelhante a como o bastardo MACD é derivado da diferença dos mashes
Se você quiser um pedido de mais de 2500 filtros ou um período de corte de mais de 300, use o filtro Behemoth.
mas seu filtro não é adequado para todos os casos...
tentou fazer 1000 dB de amortecimento ou 0,000000000000001 dB de roll-off, mas não conseguiu obter a mesma ressonância nítida no AFC que os filtros osciladores
Não pensei que alguém estivesse interessado em uma supressão tão alta. O motivo mais provável é o erro de arredondamento. Uma ou duas ordens de magnitude maior, dupla besselAccuracy=0,00000001, e aumentar a resolução da PI. É possível pensar como calcular um pouco diferente, mas vou passar aqui.Em relação à MAHA. Qualquer MA é o mesmo filtro FIR. A ÚNICA diferença são os coeficientes das janelas deslizantes.
>> >>. Por exemplo, exp. O "MASKA" é BIX - sua característica imp. é infinita.
Não seja bobo. O período do MA é a duração de seu TX
Não diga disparates. O período do MA é a duração de seu XI??? Leia algo sobre filtros e depois fale. Por exemplo, na Wikipedia.
O EMA é um filtro clássico com uma resposta de impulso infinita. E não tem período em si. Há um coeficiente de feedback (que é por isso que é BIH, não FIR), que é recalculado a partir do período na implementação do padrão MA em MT4. k=2/(período+1)
EMA com um "período" de 3 tem um coeficiente de feedback de 0,5, e o resultado da filtragem na série 1,2,3,4,5 será diferente da filtragem na série 9,8,3,4,5 ou 3,4.5. No caso de FIR (deslizamento simples) o resultado será sempre o mesmo.
O filtro FIR não tem coeficiente de feedback, mas um conjunto de coeficientes de peso por amostra (período). Os coeficientes de MA simples são todos iguais e iguais a 1/período. Outros FIRs podem ter coeficientes diferentes, desde que sua soma seja igual a 1. Os antecedentes fora desta amostra não têm efeito sobre o resultado. Portanto, é FIR.
Só por precaução, aqui estão os links na Wikipedia:
CIH, BIH
Só por precaução, aqui estão os links na Wikipedia:
KIH, BIH.
Eu estava errado, eu entendi errado. Desculpe, não vi a palavra exp. em seu posto.
Não pensei que alguém pudesse estar interessado em uma supressão tão alta. A razão é muito provavelmente um erro de arredondamento. Você poderia aumentar a precisão do cálculo da função Bessel em uma ou duas ordens de magnitude dupla besselAccuracy=0,00000001, aumentar o bit PI. É possível pensar como calcular um pouco diferente, mas vou passar aqui.Sim, eu o fiz, eu o defini imediatamente:
besselAccuracy=0.000000000001
pi=3.14159265358979323846
mas está tudo bem, preciso de um corte de 600 períodos com uma resposta de freqüência suave.
Sim, eu o fiz, eu o defini imediatamente:
besselAccuracy=0.000000000001
pi=3.14159265358979323846
mas está tudo bem, preciso de um corte de 600 períodos com uma resposta de freqüência suave.
Bem, na verdade eu estava me perguntando onde o erro poderia se acumular em alta ordem. Porque com uma zona de transição de 0,2% de supressão de Fd e 60dB você já recebe uma ordem de 1800. Mas e se você precisar de mais supressão? Uma outra fonte possível de erro é a normalização do coeficiente. Em geral, é interessante como a MQL calcula as funções matemáticas.Sim, eu o fiz, eu o defini imediatamente:
besselAccuracy=0.000000000001
pi=3.14159265358979323846
mas tudo bem, eu precisava de um corte de 600 períodos com uma resposta de freqüência suave
talvez seja por causa da imprecisão da configuração do número PI, eu encontrei este problema uma vez e o erro estava se acumulando por causa disso - aqui está a solução 'Pi
ver se é aí que reside o problema.
Eu estava errado, eu fiquei um pouco excitado. Desculpe, não vi a palavra exp. em seu posto.
Pergunta de besteira - deixe isso pra lá. >>)))