具有最小相位的FIR滤波器 - 页 7

 
如果我们为每个时间段的每对股票选择股票,例如为1024个分钟条的样本,那么脉冲特性的长度将从1024点到3点不等,如果我们包括连接一分钟条的中间线,那么股票的数量将成倍增加。但是关于时间框架还有一件事,它们会变得 "更大",当把所有TF的 "长度 "调整到最小离散度TF的宽度时,将发生点的转移,条形图的斜率将下降到中间值。
 
有可能通过几何学来解决。但没有办法将其纳入多国货币,而且它也有一个有用的分析部分。当然,我们可以建立指数并用于计算目标水平,根据更多不同的选择配对,但这也是一个模糊的画面,如果没有所有配对的整个光谱,我们无法正确建立指数,因为所有成分在那里都很重要。所以说没有噪音,如果你有整个频率的频谱,它们在计算中都是需要的,但不可能计算出来,所以你必须牺牲一些东西,推算出最慢的成分,但最高频率的成分仍然是不可预测的,所以看起来我把信号和噪音分开,其实这个 "噪音 "也是信号中有用的成分,它同样参与计算。
 
关于移位过滤器之类的东西。有谁试过用这些过滤器建立一个Pascal三角形吗?
 
为帕斯卡三角形设置进阶--一般来说是好的,即让帕斯卡三角形 "拉伸/压缩",因为它是。通过改变递增系数。事实上,我们得到了一个具有一组权重系数的过滤器的层次结构。但他们的ach在这样的系数下并不顺利。如果你做一个边缘平滑衰减的三角形,而不是剪切的三角形,会更好。所以,设置这个参数会很好。这样,在每一个滤波器的层次中,我们都可以在不进行大的重绘的情况下对它们进行转移,然后为了建立另一个具有一组平滑系数的滤波器,我们可以采用前一个滤波器的值。我将在晚上尝试描述它。
 
帕斯卡三角形可以被认为是一组猕猴桃过滤器,其权重函数在三角形的偶数层更像是梯形,而在帕斯卡三角形的奇数层则是三角形。 那么,如果我们从一个帕斯卡三角形建立一个帕斯卡三角形,这些函数的种类将如何变化,等等。 例如,我们已经得到了一个帕斯卡三角形的第100个条形深度,我们从三角形的所有级别中抽取最后一个条形上的极端值(即从过滤器中抽取最后一个条形上的值,其系数是帕斯卡三角形中各级别行的值乘以相应的条形值,然后从这一百个值,以此类推,设置次数,我们从上一个三角形的结果重新计算三角形。或者说,这里的系数最初会有一些拉伸/缩小帕斯卡三角形的可变功能,也就是说,也许有帕斯卡三角形的变化公式,以便不做这些三角形间的计算。
 
Nik1972:
有没有人试过用这些过滤器建立一个Pascal三角形。
我不明白...帕斯卡尔的三角形是由某些数字构建的。那么什么是帕斯卡尔三角形的过滤器呢?而最重要的是,它是为了什么,我们想从它那里得到什么,它的物理意义是什么?
 
AlexeyFX:
我不明白...一个帕斯卡尔三角形是由某些数字构成的。那么帕斯卡尔三角形的过滤器是由什么组成的呢?而最重要的是,它是为了什么,我们想从它身上得到什么,它的物理意义是什么?
意义并不重要。重要的是帕斯卡尔三角形。
 
正确,帕斯卡尔三角形是由数字构成的,过滤器有分数系数,就像一个线性加权的摇摆机。通过构建一个巫师的扇形(简单),然后构建平均数之间的平均数,以此类推,我们得到一个分数系数的帕斯卡三角形。 其中分子中是帕斯卡三角形本身--围绕它的数字,而分母中是增加2个基数的数字。实质上,帕斯卡尔三角形中的层次将从整数变为小数,这将成为不同深度的过滤器中的权重序列(函数)。我们可以看到为什么移位滤波器应该是奇数的,它们会有一个趋向抛物线(基数向上)的形状)。偶数阶的过滤器会像一个梯形,上层基数越来越小。可以看出,为了在阶段上有一个重叠,有必要采取(以混搭为例)混搭1-3,3-5,5-7....等等。因此,帕斯卡三角形也可以被看作是一个嵌套的(如果不采取甚至是单独的)过滤器权重的三角形/porabola集的系统。有必要将这些权重函数连接起来,得到的波形不是一个两端被切断的倒抛物线,而是一个平稳地进入衰减波的波形。但实际上,它可能已经接近于Kikh过滤器的计算。
 
在获得以下内容时,将需要这种构造,因此,价格和过滤器之间的差异 例如,我们建立一个大周期的低频过滤器,例如2000条,从它取余下的部分,即低频掐算。滤波器系统应该是这样的,即余下的部分大致相等,在增量的符号上是有方向的。然后,当我们转移滤波系统时,我们将用最小模数法替代缺失的数据,使它们的总和在共同方向上是最小的。
 

在极限中,这种结构将产生一个高斯滤波器(作为二项式系数的 极限)。它的优点是在频域中也能产生高斯钟。换句话说,通过迅速降低高斯曲线,有效地限制了时间窗口,我们同时也同样有效地限制了频域。(了解DSP理论的人会记得,这是DSP的一大优势,因为高频的频谱削波往往会爬到低频,造成很多问题)。

另一点是,不要拧着眉头,事先计算高斯脉冲响应曲线的系数,这样就容易多了。