Filtro FIR com fase mínima - página 5
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construir um banco de filtros bandpass links para o trabalho do autor:
https://www.mql4.com/go?http://belisa.org.by/pdf/Publ/Art7_i17.pdf
https://www.mql4.com/go?http://belisa.org.by/pdf/Publ/Art4_i18.pdf
descrito em detalhes suficientes com exemplos de uso possível, tudo parecia muito lógico, mas o próprio autor, como penso agora, calculou mal sem dizer uma palavra sobre o atraso, porque se no filtro de freqüência mais baixa a freqüência central do filtro é da ordem de 1/MN1 então o atraso mesmo em algumas amostras será muito grande, então penso que determinar ao escolher um filtro deve ser o atraso mínimo
O atraso não tem nada a ver com isso. Pegue um banco de filtros passa-banda com um atraso e trace a cotação do preço pela soma das saídas desses filtros. Tudo deve funcionar sem nenhuma mudança artificial no eixo do tempo. O principal é que os filtros devem se sobrepor, como Vadim descreveu. Na verdade, este campo da matemática da decomposição de sinais é bem estudado e chamado de Transformada Discreta de Ondas. Comece a lê-lo aqui e, em seguida, revise os livros:
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%94%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%80%D0%B5%D1%82%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%B2%D0%B5%D0%B9%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D1%82-%D0%BF%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
construir um banco de filtros bandpass links para o trabalho do autor:
https://www.mql4.com/go?http://belisa.org.by/pdf/Publ/Art7_i17.pdf
https://www.mql4.com/go?http://belisa.org.by/pdf/Publ/Art4_i18.pdf
É descrito em detalhes com exemplos de uso possível, tudo parecia muito lógico, mas o próprio autor, como acho que agora, mentiu um pouco sem dizer uma palavra sobre atraso, porque se no filtro de freqüência mais baixa a freqüência central do filtro é cerca de 1/MN1 então o atraso mesmo em várias amostras será muito grande, então eu acho que determinar a escolha do filtro deve ser o atraso mínimo
Você não respondeu à pergunta. O que você vai fazer com os filtros?
Assumi em meu trabalho que qualquer linha lisa pode ser extrapolada com o mínimo de distorção, da forma mais primitiva, em pequenas distâncias. Ou seja, o problema se resume a obter uma coleção de linhas lisas e sinusoidais após a decomposição. Em seguida, extrapolá-las para o futuro e empilhá-las ali. Pergunta... O que a fase tem a ver com isso? É compensado. Não importa a fase e o atraso.
Este trabalho ainda está incompleto.
======================
Para resolver este problema com rapidez suficiente com filtros FIR, seriam necessários milhares de computadores como o seu.
O atraso não tem nada a ver com isso. Você pega um banco de filtros de passagem de banda atrasada e espalha a cotação do preço sobre a soma das saídas desses filtros. Tudo deve funcionar sem nenhuma mudança artificial no eixo do tempo. O principal é que os filtros devem se sobrepor, como Vadim descreveu. Na verdade, esta área da matemática de decomposição de sinais é bem estudada e chamada de Transformada Discreta de Ondas. Comece a lê-lo aqui e, em seguida, revise os livros:
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%94%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%80%D0%B5%D1%82%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%B2%D0%B5%D0%B9%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D1%82-%D0%BF%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
Obrigado. Vou dar uma olhada nisso.
Você ainda não respondeu à pergunta. O que você vai fazer com os filtros?
Assumi em meu trabalho que qualquer linha lisa pode ser extrapolada com o mínimo de distorção, da forma mais primitiva, em pequenas distâncias. Ou seja, o problema se resume a obter uma coleção de linhas lisas e sinusoidais após a decomposição. Em seguida, extrapolá-las para o futuro e empilhá-las ali. Pergunta... O que a fase tem a ver com isso? É compensado. Não importa a fase e o atraso.
Este trabalho ainda está incompleto.
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Para resolver este problema com rapidez suficiente com filtros FIR, seriam necessários milhares de computadores como o seu.
Obrigado, vou dar uma olhada nisso.
Eu gosto de procurar padrões, ou seja, digamos que o arranjo mútuo das linhas de decomposição agora corresponde ao que foi observado muitas vezes antes e o preço desta posição muitas vezes aumentou, agimos de acordo, quanto ao uso de um ou outro tipo de filtro em seu problema, acho que ninguém o conhece melhor do que você.
Há alguns meses criei uma rede neural de camada única com decomposições de uma cotação de preços como inputs, como F2, F4, F8, ... F512, onde F representa a saída de um filtro e o número para seu período. Esse é o preço foi filtrado por um derivado binário de 9 filtros, como descrito em seus artigos citados. Treinei a rede com o testador genético incorporado. Mas não teve sucesso. A rede armazena os padrões do passado e vai lentamente para a frente. Na minha opinião pessoal, o comércio baseado em tais filtros é o mesmo que o comércio baseado em MACDs. Os IACDs por si só não são suficientes para determinar os pontos de entrada. É necessário levar em conta todas as outras informações contidas em uma cotação: o histórico de movimentação de preços, níveis de suporte e resistência, volatilidade, hora do dia, dia da semana, etc. É muito difícil alimentar as entradas da rede com todas essas informações. Portanto, precisamos procurar padrões com nossos olhos e simplificá-los. Ao invés de um banco de 9 filtros, você pode precisar apenas de 2-3 filtros e esquecer a decomposição como tal.
Você pode, é claro, fazer de outra forma. Decompor o preço precisamente em N filtros lisos e, em vez de identificar padrões, extrapolar cada um desses filtros para o futuro e ver como sua soma (preço) se comporta como Vadim sugere. Mas eu não acredito nisso. Julgue por si mesmo: não sabemos o preço futuro e ele pode subir ou descer com igual probabilidade. Com estes dois resultados diferentes, deveria haver duas extrapolações diferentes dos preços do passado. Certo? Mas quando Vadim fala de extrapolação, ele quer dizer uma extrapolação para cada filtro, não várias. Isto cria um paradoxo. A fim de descrever diferentes futuros, deve haver diferentes extrapolações. Mas nós escolhemos apenas um. Por que acreditamos que esta opção particular de extrapolação é correta?
Há alguns meses atrás criei uma rede neural de camada única com decomposições de uma cotação como inputs, como F2, F4, F8, ... F512, onde F representa a saída de um filtro e o número para seu período. Esse é o preço foi filtrado por um derivado binário de 9 filtros, como descrito em seus artigos citados. Treinei a rede com o testador genético incorporado. Mas não teve sucesso. A rede armazena os padrões do passado e vai lentamente para a frente. Na minha opinião pessoal, o comércio baseado em tais filtros é o mesmo que o comércio baseado em MACDs. Os IACDs por si só não são suficientes para determinar os pontos de entrada. É necessário levar em conta todas as outras informações contidas em uma cotação: o histórico de movimentação de preços, níveis de suporte e resistência, volatilidade, hora do dia, dia da semana, etc. É muito difícil alimentar as entradas da rede com todas essas informações. Portanto, precisamos procurar padrões com nossos olhos e simplificá-los. Ao invés de um banco de 9 filtros, você pode precisar apenas de 2-3 filtros e esquecer a decomposição como tal.
Você pode, é claro, fazer de outra forma. Decompor o preço precisamente em N filtros lisos e, em vez de identificar padrões, extrapolar cada um desses filtros para o futuro e ver como sua soma (preço) se comporta como Vadim sugere. Mas eu não acredito nisso. Julgue por si mesmo: não sabemos o preço futuro e ele pode subir ou descer com igual probabilidade. Com estes dois resultados diferentes, deveria haver duas extrapolações diferentes dos preços do passado. Certo? Mas quando Vadim fala de extrapolação, ele quer dizer uma extrapolação para cada filtro, não várias. Isto cria um paradoxo. A fim de descrever diferentes futuros, deve haver diferentes extrapolações. Mas nós escolhemos apenas um. Por que achamos que esta opção de extrapolação em particular é correta?
A idéia de decompor um problema em seus componentes é universal na ciência e é amplamente utilizada.
Para esta idéia existe uma conhecida restrição chamada "reversibilidade", sem a qual a decomposição não pode ser reconhecida como tal - é a soma das partes em que o problema é decomposto que deve dar este problema. No caso de harmônicas, isto significa que a soma das harmônicas nas quais o quociente é decomposto deve dar o quociente original.
Tanto quanto eu me lembro, Fourier. Qualquer sinal pode ser representado com absoluta precisão se o número de harmônicas for igual ao número de observações. Esta é a condição para a reversibilidade. Caso contrário, há algum erro na representação do sinal original. Em DSP não importa muito porque ali o sinal é extraído e o ruído é eliminado.
Em um cotier não há sinal. E é geralmente aceito que a análise do resíduo da decomposição do quociente original é importante. É o residual que dita a previsão futura, não o conjunto de curvas suaves que extraímos do quociente.
não requerem esforço mental .....
Poderíamos, é claro, fazer isso de forma diferente. Atingir uma decomposição precisa do preço em N filtros lisos e, em vez de identificar padrões, extrapolar cada um desses filtros para o futuro e ver como sua soma (preço) se comporta como Vadim sugere. Mas eu não acredito nisso. Julgue por si mesmo: não sabemos o preço futuro e ele pode subir ou descer com igual probabilidade. Com estes dois resultados diferentes, deveria haver duas extrapolações diferentes dos preços do passado. Certo? Mas quando Vadim fala de extrapolação, ele quer dizer uma extrapolação para cada filtro, não várias. Isto cria um paradoxo. A fim de descrever diferentes futuros, deve haver diferentes extrapolações. Mas nós escolhemos apenas um. Por que acreditamos que esta opção particular de extrapolação é correta?
A idéia de decompor um problema em seus componentes é universal na ciência e é amplamente utilizada.
Para esta idéia existe uma restrição bem conhecida, chamada "reversibilidade", sem a qual a decomposição não pode ser reconhecida como tal - é a soma das partes em que o problema é decomposto que deve dar este problema. No caso de harmônicas, isto significa que a soma das harmônicas nas quais o quociente é decomposto deve dar o quociente original.
Tanto quanto eu me lembro, Fourier. Qualquer sinal pode ser representado com absoluta precisão se o número de harmônicas for igual ao número de observações. Esta é a condição para a reversibilidade. Caso contrário, há algum erro na representação do sinal original. Em DSP não importa muito porque ali o sinal é extraído e o ruído é eliminado.
Em um cotier não há sinal. E é geralmente aceito que a análise do resíduo da decomposição do quociente original é importante. É o residual que dita a previsão futura, não o conjunto de curvas suaves que extraímos do quociente.
Uma não contradiz a outra. Tenho a série original restaurada.
Este último ponto é muito verdadeiro para a extrapolação. A extrapolação em si, embora altamente precisa, não é absoluta. Se considerarmos que existem muitas dessas linhas (talvez várias dezenas de milhares), o erro acumulado também afetará a previsão. Portanto, Vladimir, não há aqui nenhum paradoxo.
Eu tirei o matcad e isto foi o que recebi depois de aplicar o algoritmo:
foi LPF tornou-se LPF
FF é agora FF.
o resultado da aplicação dos filtros originais na p4
o resultado dos filtros modificados abaixo é simplesmente a soma do sinal das saídas do filtro (linha vermelha) sem nenhuma mudança
Obrigado a todos vocês, o tópico pode ser encerrado.