随机谐振 - 页 24

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我建议使用DSP进行噪声计算和分析，为了澄清我的想法，我将在MathCad中给出一个简单的例子

模拟信号过滤

使用BPF

一个双分量的复合信号q被合成如下

信号s是叠加有噪声成分的信号q

使用直接FFT，信号s的时域表示为

滤波的程度由参数a的值决定。

这给了我们什么。

  1. 使用不同的过滤规则，我们可以得到从直线到曲线的任何趋势，几乎与价格运动完全吻合。
  2. 我很久以前就决定，"噪音 "是对趋势的偏离（在例子中是q-h）。我认为应该研究其特点。
  3. 在我们的分析中，我们不使用恒定系数的TF，而是使用自适应系数。

问题是，所分析的数据既包含信号又包含噪音。在实践中，为了测量雷达（雷达站）的噪声，关闭接收器并测量噪声。它是用来设置阈值的。当接收器被打开时，传入的数据（信号+噪音）被分析，如果超过阈值，就会做出信号检测的决定。

顺便说一下，从数学的角度来看，性能最好的是Waldo检测器（两个阈值）。

对不起，我很忙，有3份工作+试图在其余时间做外汇。很想加入这个工作组。我认为最好的方法是进行Skype聊天。如果有人感兴趣，请敲打privalov-sv。我有很多想法，它们已经在与外汇市场无关的实践中得到了检验。检查一下它们会有好处。但我的手，最重要的是时间不够用。

P.S. 如果你能教我如何以文本格式获得1999年的分钟报价。我只有65000，我无法得到它们。提前感谢。

 
1999年的会议记录引文可以从历史中心 下载。你可以在 "如何从历史中心下载 "这一主题中观看一个简短的视频。
 
Rosh:
1999年的会议记录引文可以从历史中心 下载。你可以在 "如何从历史中心下载"这一主题中观看一个简短的视频。


如何下载，我知道:)，我很久以前就做过了，但如何将它们全部 转换成文本格式，以方便在Matkadec中进行分析？

 
Prival писал (а):
...
罗什。
1999年的会议记录引文可以从历史中心 下载。你可以在分支机构看到一个简短的视频如何从 历史中心下载 作品


如何下载，我知道:)，我很久以前就做过了，但如何将它们全部 转换成文本格式，以方便在Matkadec中进行分析？

所提出的 方法非常差，有很强的边缘效应，从图中可以看出，它在实践中没有被使用，不能用于这项任务。 很难把出现在边缘的东西称为噪声，对于实时的噪声强度控制，它绝不适合。

请告诉我如何科学地计算噪音强度，因为我们在这里有很多的选择。

在 "histhor centr "中有一个导出按钮，按下它，你会得到一个文本文件。

 
Prival:
罗什。
1999年的会议记录引文可以从历史中心 下载。你可以在 "如何从 历史中心下载"这一主题中观看一个简短的视频。


如何下载，我知道:)，我很久以前就做过了，但如何将它们全部 转换成文本格式，以方便在Matkadec中进行分析？

您需要将报价下载到MT4中，然后以.prn 为扩展名将其导出--这是一种原生的Matcadian格式。
 

hst2csv.mq4 - MQL4代码基础

https://www.mql5.com/zh/code/7719

 
Neutron:
私下 的。
罗什。
1999年的会议记录引文可以从历史中心 下载。你可以在 "如何从 历史中心下载"这一主题中观看一个简短的视频。


如何下载它们，我知道:)，我很久以前就这样做了，但如何将它们全部 转换成文本格式，以便在Matcad中进行分析？

你把感兴趣的报价吸进MT4，然后以.prn 为扩展名导出--这是本地Matcadian格式。

嗨，Seryoga！！。

很高兴见到你!你怎么说随机共振？ 你怎么科学地计算噪声强度？

 
grasn:.

嗨，Seryoga！！。

很高兴见到你!你对随机共振是怎么说的？如何科学地计算噪音的强度？

嗨，谢尔盖！！。

至于强度，在科学上， 它一直是振幅的平方与一些维度的常数。

也就是说，你必须对噪声进行居中处理--减去常数成分（如果有的话），然后在感兴趣的时间间隔内通过积分窗口取振幅平方的积分（总和）。

这就是全部。

P.S. 我什么也没做，只是为MT4做了一个有趣的指标。它显示了价格序列对线性或抛物线趋势的吸引力（k=0-平坦，k=1-线性趋势，k=2-抛物线，n-采样极限）。

图中的红色窗口显示的是使用最小二乘法的多项式系数，蓝色的是预测窗口。你可以真正观察到吸引时间序列 到平衡状态的效果（或反之亦然:-）！这就是为什么我们要把时间序列 和平衡状态联系起来。

附加的文件：
mnk2gmany.mq4  2 kb
 
Neutron:
grasn:.

嗨，Seryoga！！。

很高兴见到你!你对随机共振有什么看法？ 你如何科学地计算噪声强度？

嗨，谢尔盖！！。

至于强度，在科学上， 它一直是振幅的平方与一些维度的常数。

也就是说，你必须对噪声进行居中处理--减去常数成分（如果有的话），然后在感兴趣的时间间隔内通过积分窗口取振幅平方的积分（总和）。

这就是全部。

P.S. 我什么也没做，只是为MT4做了一个有趣的指标。它显示了价格系列对线性或抛物线趋势的吸引力（k=0-平坦，k=1-线性趋势，k=2-抛物线，n-它是采样）。

...

图中的红色窗口是多项式系数的最小二乘法窗口，蓝色窗口是预测窗口。你实际上可以观察到时间序列吸引到平衡状态的效果（或者反之亦然:-）!

谢谢，我将尝试对噪声强度进行一些更科学的计算。 虽然振幅的平方让我想起了一点信号功率，但这并不重要。

酷，这个指标可能应该是念珠菌 的兴趣所在。当然，她会看到潜在的力量:o)))

 
嗨，中子!
我看到人们越来越有兴趣了 :)

grasn:

酷，这个指标肯定是念珠菌 感兴趣的。


嗯，这更像是怀疑者的工具--它给你一个扭曲和估计的机会。但它绝对展示了商业心态 :)
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