Rodzaje dostępnych średnich kroczących to: s dla ldquosimplerdquo, oblicza prostą średnią ruchomą. n oznacza liczbę poprzednich punktów danych używanych w bieżącym punkcie danych podczas obliczania średniej ruchomej. t dla ldquotriangularrdquo, oblicza trójkątną średnią ruchomą przez obliczenie pierwszej prostej średniej ruchomej o szerokości okna sufitu (n1) 2, następnie oblicza drugą prostą średnią ruchomą na pierwszej średniej ruchomej o tym samym rozmiarze okna. W dla ldquoweightedquot, oblicza ważoną średnią kroczącą, podając wagi dla każdego elementu w ruchu okna. Tutaj redukcja ciężarów następuje zgodnie z tendencją liniową. m dla ldquomodifiedquot, oblicza zmodyfikowaną średnią ruchomą. Pierwsza zmodyfikowana średnia ruchoma jest obliczana jako prosta średnia ruchoma. Kolejne wartości są obliczane przez dodanie nowej wartości i odjęcie ostatniej średniej od sumy wynikowej. e forldquoexponentialquot, oblicza wykładniczo ważoną średnią ruchomą. Wykładnicza średnia ruchoma jest ważoną ruchomą średnią, która redukuje wpływy poprzez zastosowanie większej wagi do ostatnich punktów danych () współczynnika redukcji 2 (n1) lub rwejsprzeczanie, jest to wykładnicza średnia ruchoma o współczynniku redukcji równym 1n, tak jak średnia zmodyfikowana. Wektor o tej samej długości co seria czasowa x. HwB email: lthwborchersgooglemailgtZero Lag Średnia ruchoma strategia filtrowania (wejście 038 Wyjście) I. Strategia handlowa Twórca: John Ehlers and Ric Way. Źródło: Ehlers, J. Way, R. (2017). Zero Lag (no, prawie). Concept: Trend zgodny z strategią handlową opartą na filtrach średniej ruchomej. Cel badania: Weryfikacja wydajności ZLMA (ang. Zero Lag Moving Average). Specyfikacja: Tabela 1. Wyniki: Rysunek 1-2. Filtr handlu: Długie transakcje: średnia ruchoma zera (ZLMA) przekracza średnią wykładniczą (EMA). Krótkie transakcje: Przecinająca się średnia zera (ZLMA) przekracza średnią wykładniczą (EMA). Portfolio: 42 rynki futures z czterech głównych sektorów rynku (towary, waluty, stopy procentowe i indeksy akcji). Dane: 36 lat od 1980 r. Platforma testowa: MATLAB. II. Test wrażliwości Wszystkie wykresy 3-D są wyświetlane przez wykresy konturów 2-D dla Współczynnika Zysku, Sharpe Ratio, Indeksu Wytrzymałego na Cielę, CAGR, Maksymalnego Wycofania, Procentowych Transakcji Procentowych oraz Śr. Wygraj średnią Współczynnik strat. Ostateczne zdjęcie pokazuje wrażliwość krzywej kapitału. Testowane zmienne: LookBack, próg (Definicje: Tabela 1): Rysunek 1 Wydajność portfela (Dane wejściowe: Tabela 1: Wzmocnienie Komisji: 0). Wykładnicza średnia ruchoma (EMA): Alpha 2 (LookBack 1) EMAi Alpha Closei (1 Alpha) EMAi 1 Indeks: i Current Bar. Średnia ruchoma zera opóźnienia (ZLMA): Alpha 2 (LookBack 1) ZLMAi Alpha (wzmocnienie EMAi (Closei ZLMAi 1)) (1 alfa) Indeks ZLMAi 1: i Current Bar. Zmienna wzmocnienie (z formuły ZLMA): jeśli zmienna Wzmocnienie wynosi zero, ZLMA staje się tylko EMA. Jeśli zysk jest wystarczająco duży, ZLMA śledzi cenę dla wszystkich praktycznych celów (tj. Minimalne opóźnienie i minimalne wygładzenie). Dlatego szukamy wartości wzmocnienia, która jest satysfakcjonującym kompromisem. Aby uzyskać najmniejszy błąd (Error Closei ZLMAi), pętla wyszukuje najlepszą wartość wzmocnienia, zmieniając zmienną wzmocnienia od dolnej wartości GainLimit do górnej wartości GainLimit. Domyślną wartością zmiennej GainLimit jest 5 (ta wartość jest dalej badana w następnym wpisie blogu). LookBack 60, 1000, Krok 20 GainLimit 5 Long Signal: ZLMAi przechodzi przez EMAi i 100LeastError ATRi gt Próg indeksu: i Current Bar. Krótki sygnał: ZLMAi przechodzi pod EMAi, a 100LeastError ATRi gt Próg indeksu: i Current Bar. Uwaga: Błąd Closei ZLMAi. LeastError jest błędem dla najlepszej wartości Gaina znalezionej przez pętlę, która działa w trybie bar-by-bar od niższej wartości GainLimit do górnej wartości GainLimit. W oryginalnym dokumencie. LeastError nie jest normalizowany przez ATR (Average True Range), lecz przez cenę zamknięcia. Nie jest to wystarczające w przypadku testów na ciągłe kontrakty terminowe, dlatego dostosowano pierwotną formułę. Tryb: Dwufazowy system odwracający (longshort). Próg 0, 200, Krok 5 Długie transakcje: Zakup na otwartej pozycji następuje po długim sygnale. Krótkie transakcje: Sprzedaż na otwartej pozycji następuje po krótkim sygnale Przerwij stratę Wyjście: ATR (ATRLength) to średni rzeczywisty zakres w okresie ATRLength. ATRStop jest wielokrotnością ATR (ATRLength). Długie transakcje: Stop sprzedaży jest umieszczony w ATRStop wejścia ATR (ATRLength). Krótkie transakcje: kupon jest umieszczony w ATRStop wejścia ATR (ATRLength). ATRLength 20 ATRStop 6 LookBack 60, 1000, Step 20 Próg 0, 200, Krok 5 Tabela 2 Dane wejściowe: Tabela 1 Stała Fractionional Sizing: 1 amp Komisji Slippage: 100 Round Turn. V. Research Ehlers, J. Way, R. (2017). Zero Lag (dobrze, prawie): wszystkie filtry wygładzające i średnie ruchowe mają opóźnienie. To jest prawo. Opóźnienie jest konieczne, ponieważ wygładzanie odbywa się z wykorzystaniem wcześniejszych danych. Dlatego uśrednianie obejmuje efekty danych kilka taktów temu. W tym artykule pokażemy, jak usunąć wybrane opóźnienie z wykładniczej średniej ruchomej (EMA). Usunięcie całego opóźnienia niekoniecznie jest dobre, ponieważ bez opóźnienia wskaźnik po prostu wyłapuje cenę, którą filtrujesz. Oznacza to, że ilość opóźnień usuniętych jest kompromisem z ilością wygładzania, którą chcesz zrezygnować. VI. Ocena: Strategia handlowa dotycząca filtrowania zera z opóźnionym opóźnieniem VII. Podsumowanie Strategia handlowa oparta na Zero Lag średniej ruchomej nie działa znacznie lepiej niż strategia oparta na średniej ruchomej kadłuba lub innych alternatywach. System handlu ALPHA 20 TM CFTC ZASADA 4.41: WYNIKI HIPOTEETYCZNE LUB SYMULOWANE WYNIKI MAJĄ PEWNE OGRANICZENIA. NIE PRZEWIDZIEĆ, ŻE INNE WYNIKI WYDAJNOŚCI, SYTUROWANE WYNIKI NIE UDZIELAJĄ RĘCZNEJ REKRUTACJI. Także od czasu, w którym targi nie zostały wykonane, rezultaty mogą być niższe od rekompensat dla skutków, jeśli jakiekolwiek są pewne czynniki rynkowe, takie jak brak płynności. SYMBOLE PROGRAMY TRADYCYJNE W OGÓLNYCH MOGĄ ZOSTAĆ FUNKCJONOWANE Z FUNKCJONAMI, KTÓREGO ZOSTAJE ZAPROPONOWANE ZE ŚWIADECTWO HINDSIGHT. ŻADNA OŚWIADCZENIE ZOSTAŁO WYKONANE, ŻE JAKĄKOLWIEK KONTO LUB JEST LIKWIDOWANE DO OSIĄGNIĘCIA ZYSKU LUB STRATY podobne do tych, które zostały ujawnione. UJAWNIENIE RYZYKA: WYMAGANIA DOTYCZĄCE RZĄDU USA WYMAGANE ZASADY CFTC 4.41Rozwiązywanie średnich w R Zgodnie z moją wiedzą, R nie ma wbudowanej funkcji do obliczania średnich kroczących. Używając funkcji filtru możemy jednak napisać krótką funkcję dla średnich kroczących: Możemy następnie użyć funkcji na dowolnych danych: mav (dane) lub mav (dane, 11), jeśli chcemy podać inną liczbę punktów danych niż domyślne 5 kreślenie działa zgodnie z oczekiwaniami: wykres (mav (dane)). Oprócz liczby punktów danych, które można uśrednić, możemy również zmienić argument boków funkcji filtru: sides2 używa obu stron, sides1 używa tylko wartości przeszłych. Podziel się tym: Nawigacja wpisu Nawigacja komentarz Nawigacja komentarz Aktualizacja 12 marca 2017 r. Co to jest filtrowanie RC i uśrednianie wykładnicze i jak się one różnią Odpowiedź na drugą część pytania brzmi: są one tym samym procesem Jeśli ktoś pochodzi z tła elektronicznego, to filtrowanie RC (lub RC Smoothing) jest zwyczajowym wyrażeniem. Z drugiej strony podejście oparte na statystykach szeregów czasowych ma nazwę Exponential Averaging lub użycie pełnej nazwy Exponential Weighted Moving Average. Jest to również nazywane EWMA lub EMA. Główną zaletą tej metody jest prostota formuły obliczania następnego wyniku. Pobiera ułamek poprzedniego sygnału wyjściowego, a drugi minus ten prąd. Algebraicznie w czasie k wygładzone wyjście y k jest podane przez As jak pokazano później ta prosta formuła podkreśla ostatnie wydarzenia, wygładza zmiany o wysokiej częstotliwości i ujawnia długoterminowe trendy. Zauważmy, że istnieją dwie formy równania średniej wykładniczej, jeden powyżej i wariant Oba są poprawne. Więcej informacji można znaleźć w uwagach na końcu artykułu. W tej dyskusji użyjemy tylko równania (1). Powyższa formuła czasami jest napisana w bardziej ograniczony sposób. W jaki sposób powstaje ta formuła i jaka jest jej interpretacja Kluczową kwestią jest sposób wyboru. Aby spojrzeć w ten prosty sposób, należy rozważyć filtr dolnoprzepustowy RC. Teraz filtra dolnoprzepustowy RC jest zwykłym rezystorem szeregowym R i równoległym kondensatorem C, jak pokazano poniżej. Równanie szeregów czasowych dla tego obwodu to Produkt RC ma jednostki czasu i jest znany jako stała czasowa, T. dla obwodu. Załóżmy, że reprezentujemy powyższe równanie w swoim cyfrowym formularzu dla serii czasowej, która zawiera dane co godzinę. Mamy To jest dokładnie taka sama forma jak poprzednie równanie. Porównanie dwóch relacji dla mamy, które redukujemy do bardzo prostego związku Dlatego wybór N jest kierowany przez stałą czasową, którą wybraliśmy. Teraz równanie (1) może być rozpoznane jako filtr dolnoprzepustowy, a stała czasowa określa zachowanie filtra. Aby zobaczyć znaczenie Time Constant musimy spojrzeć na charakterystykę częstotliwościową tego filtra RC o niskiej przepustowości. W swojej ogólnej formie jest to Wyrażanie w module i fazie, w której mamy kąt fazowy. Częstotliwość jest nazywana nominalną częstotliwością odcięcia. Fizycznie można pokazać, że na tej częstotliwości moc sygnału została zmniejszona o połowę, a amplituda jest zmniejszana przez współczynnik. W kategoriach dB ta częstotliwość jest miejscem, w którym amplituda została zmniejszona o 3dB. Jasne, że stała czasowa T wzrasta więc częstotliwość odcinania zmniejsza się i przyłożymy do wygładzania danych, eliminując wyższe częstotliwości. Warto zauważyć, że odpowiedź na częstotliwość wyrażana jest w radianach sekundy. To jest czynnik zaangażowania. Na przykład wybranie stałej czasowej 5 sekund daje efektywną częstotliwość odcięcia. Jednym z popularnych zastosowań wygładzania RC jest symulowanie działania miernika, takiego jak używany w mierniku poziomu dźwięku. Są one zwykle charakteryzowane przez ich stałą czasową, taką jak 1 sekunda dla typów S i 0,125 sekund dla typów F. Dla tych 2 przypadków efektywne częstotliwości odcięcia wynoszą odpowiednio 0,16 Hz i 1,27 Hz. W rzeczywistości nie jest to stała czasowa, którą zazwyczaj chcemy wybrać, ale te okresy, które chcemy uwzględnić. Załóżmy, że mamy sygnał, w którym chcemy włączyć funkcje z drugim okresem P. Teraz okres P jest częstotliwością. Możemy wtedy wybrać stałą czasową T podaną przez. Jednak wiemy, że straciliśmy około 30 wyników (-3dB) na. Tak więc wybór stałej czasowej dokładnie odpowiadającej periodyczności, którą chcemy zachować, nie jest najlepszym sposobem. Zazwyczaj lepiej jest wybrać nieco wyższą częstotliwość odcięcia, powiedzmy. Jest to stała czasowa, która w praktyce jest podobna. Zmniejsza to stratę do około 15 przy tej okresowości. Stąd w praktyce, aby zachować zdarzenia o okresowości większej lub większej, wybierz stałą czasową. Obejmuje to wpływ okresowości do około. Na przykład, jeśli chcemy uwzględnić efekty zdarzeń mających miejsce w okresie 8 sekund (0,125 Hz), wybierz stałą czasową 0,8 sekundy. Daje to odcięcie częstotliwości około 0,2 Hz, tak że nasz 8-sekundowy okres jest dobrze w pasmie głównego filtru. Jeśli próbowaliśmy danych 20 razy po drugiej (h 0,05), wówczas wartość N wynosi (0,80.05) 16 i. Daje to wgląd w sposób ustawiania. Zasadniczo znana częstotliwość próbkowania określa okres uśredniania i określa, które wahania wysokiej częstotliwości zostaną zignorowane. Patrząc na rozszerzenie algorytmu możemy zauważyć, że sprzyja niedawnym wartościom, a także dlaczego jest określany jako ważenie wykładnicze. Mamy podstawienie dla y k-1 daje Powtarzanie tego procesu kilka razy prowadzi do Ponieważ jest w zakresie, to wyraźnie terminy po prawej stają się mniejsze i zachowują się jak rozkładający się wykładniczy. To jest aktualne wyjście jest nastawione na ostatnie wydarzenia, ale im większy wybieramy T, tym mniej stronniczości. Podsumowując, widzimy, że prosta formuła podkreśla ostatnie wydarzenia wygładza wydarzenia o wysokiej częstotliwości (krótki okres) ujawnia długoterminowe trendy Dodatek 1 8211 Alternatywne formy równania Ostrzeżenie Istnieją dwie formy średniego wykładniczego równania, które pojawiają się w literaturze. Oba są poprawne i równoważne. Pierwsza forma, jak pokazano powyżej, to (A1) Alternatywna forma to 8230 (A2). Zwróć uwagę na użycie pierwszego równania i drugiego równania. W obu równaniach są to wartości od zera do jedności. Wcześniej zdefiniowano jako teraz wybierając do definicji Stąd alternatywna forma równań średniej wykładniczej jest fizycznie oznacza, że wybór jednego formularza zależy od tego, jak ktoś chce myśleć o przyjęciu jako równania frakcji odchodu (A1) lub jako ułamek równania wejściowego (A2). Pierwsza forma jest nieco mniej kłopotliwa w wykazywaniu relacji filtra RC i prowadzi do prostszego zrozumienia w filtrach. Główny analityk przetwarzania sygnałów w Prosig Dr Colin Mercer był wcześniej w Instytucie Badań Dźwięku i Wibracji (ISVR), Uniwersytecie w Southampton, gdzie założył Centrum Analiz Danych. Następnie przeszedł do Prosiga w 1977 r. Colin przeszedł na emeryturę jako główny analityk ds. Przetwarzania sygnałów w Prosig w grudniu 2018 r. Jest dyplomowanym inżynierem i członkiem British Computer Society. Myślę, że chcesz zmienić 8216p8217 na symbol pi. Marco, dziękuję, że to wskazałeś. Myślę, że jest to jeden z naszych starszych artykułów, który został przeniesiony ze starego dokumentu tekstowego. Oczywiście, redaktor (ja) nie zauważył, że pi nie zostało poprawnie przepisane. Zostanie to wkrótce poprawione. to bardzo dobre wyjaśnienie artykułu na temat wykładniczego uśredniania Uważam, że jest błąd we wzorze na T. Powinno to być T h (N-1), a nie T (N-1) h. Mike, dzięki za to spotkanie. Właśnie sprawdziłem oryginalną notę techniczną Dr Mercer 8217 w naszym archiwum i wydaje się, że wystąpił błąd podczas przesyłania równań do bloga. Poprawimy post. Dziękujemy za poinformowanie nas Dziękuję, dziękuję, dziękuję. Można było przeczytać 100 tekstów DSP bez stwierdzenia, że wykładniczy filtr uśredniający jest odpowiednikiem filtru R-C. hmm, czy masz równanie dla filtru EMA poprawne to nie Yk aXk (1-a) Yk-1 niż Yk aYk-1 (1-a) Xk Alan, Obydwa formy równania pojawiają się w literaturze, a obie formy są poprawne, co pokażę poniżej. Twój punkt jest ważny, ponieważ użycie alternatywnej formy oznacza, że fizyczna zależność z filtrem RC jest mniej widoczna, ponadto interpretacja znaczenia pokazanego w artykule nie jest odpowiednia dla alternatywnej formy. Najpierw pokażmy, że oba formularze są poprawne. Postać równania, którego używałem, jest alternatywną formą, która pojawia się w wielu tekstach. Uwaga w powyższym przykładzie użyłem lateksu 1latex w pierwszym równaniu i lateksu 2latex w drugim równaniu. Równość obu form równania jest pokazana matematycznie poniżej, wykonując proste kroki na raz. To, co nie jest takie samo, jest wartość stosowana w lateksie lateksowym w każdym równaniu. W obu formach lateks lateksowy jest wartością od zera do jedności. Pierwsze równanie do przepisywania (1) zastępujące lateks 1latex lateksem lateksowym. Daje to lateksyk y (1 - beta) xklatex 8230 (1A) Teraz zdefiniuj latexbeta (1 - 2) lateks, a więc mamy również lateks 2 (1 - beta) lateks. Podstawienie ich w równaniu (1A) daje lateksyk (1 - 2) y 2 x klatex 8230 (1B) I wreszcie układanie ponownych układów daje To równanie jest identyczne z alternatywną formą podaną w równaniu (2). Bardziej po prostu lateks lateksowy 2 (1 - 1). W kategoriach fizycznych oznacza to, że wybór formy pierwszej zależy od tego, jak chce się brać lateksalphalatex jako równanie z powrotem do frakcji wejściowej (1) lub jako frakcję równania wejściowego (2). Jak wspomniano powyżej, używałem pierwszego formularza, ponieważ jest nieco mniej uciążliwy w pokazaniu relacji filtra RC i prowadzi do prostszego zrozumienia w terminach filtrów. Niemniej pomijając powyższe, moim zdaniem, jest niedobór w artykule, ponieważ inni mogliby myśleć nieprawidłowo, więc wkrótce pojawi się poprawiona wersja. I8217 zawsze zastanawiałam się nad tym, dzięki za to jasne opisanie. Myślę, że inny powód, dla którego pierwsze sformułowanie jest dobre, to mapy alfa do 8216smoothness8217: wyższy wybór alfa oznacza 8216piękniejsze wyjście8217. Michael Dzięki za obserwację 8211 Dodam do artykułu coś na tych liniach, ponieważ moim zdaniem zawsze lepiej jest odnieść się do aspektów fizycznych. Dr Mercer, Doskonały artykuł, dziękuję. Mam pytanie dotyczące stałej czasowej używanej z detektorem rms, jak w mierniku poziomu dźwięku, o którym mowa w artykule. Jeśli użyjemy twoich równań do modelowania filtra wykładniczego ze stałą czasową 125ms i użyjemy sygnału kroku wejściowego, rzeczywiście otrzymam wynik, który po 125ms jest równy 63,2 wartości końcowej. Jeśli jednak kwadratowy sygnał wejściowy i umieścić go przez filtr, to widzę, że muszę podwoić stałą czasową, aby sygnał osiągnął 63,2 jego ostatecznej wartości w 125ms. Czy możesz mi dać znać, jeśli się tego spodziewasz? Wielkie dzięki. Ian Ian, Jeśli kwadrat sygnału jak sinusoidy to w zasadzie podwojesz częstotliwość jej podstawowej, jak również wprowadzając wiele innych częstotliwości. Ponieważ częstotliwość została w rzeczywistości podwojona, to jest ona 8216 zredukowana8217 przez większą ilość przez filtr dolnoprzepustowy. W konsekwencji osiągnięcie tej samej amplitudy zajmuje więcej czasu. Operacja kwadratury jest operacją nieliniową, więc nie sądzę, że zawsze podwoi się dokładnie we wszystkich przypadkach, ale będzie miała tendencję do podwajania się, jeśli mamy dominującą niską częstotliwość. Zauważ również, że różnica sygnału kwadratu jest dwukrotnie większa od różnicy sygnału 8220un-kwadratów 8221. Podejrzewam, że próbujesz uzyskać formę średniego prostokątnego wygładzania, która jest idealna i prawidłowa. Może być lepiej zastosować filtr, a następnie kwadrat, jak znasz skuteczne odcięcie. Ale jeśli wszystko, co masz, to sygnał kwadratu, a następnie użycie współczynnika 2 do zmodyfikowania wartości filtru alfa spowoduje w przybliżeniu powrót do pierwotnej częstotliwości odcięcia lub wprowadzenie nieco prostszej definicji częstotliwości granicznej dwa razy większej od pierwotnej. Dziękuję za odpowiedź Dr Mercer. Moje pytanie naprawdę próbowało uzyskać to, co faktycznie zostało zrobione w detektorze rms miernika poziomu dźwięku. Gdyby stałość czasowa została ustawiona na 8216fast8217 (125ms), pomyślałbym, że intuicyjnie oczekiwałbyś sinusoidalnego sygnału wejściowego, który wytworzyłby 63,2 wartości końcowej po 125ms, ale ponieważ sygnał jest wyrównywany, zanim dostanie się do 8216mean8217 wykrywania, zajmie to dwa razy tyle czasu, ile wyjaśniłeś. Podstawowym celem artykułu jest wykazanie równoważności filtrowania RC i wykładniczej średniej. Jeśli dyskutujemy o czasie integracji równoważnym prawdziwemu integratorowi prostokątnemu, to masz rację, że istnieje czynnik dwojakiego rodzaju. Zasadniczo, jeśli mamy prawdziwy prostokątny integrator, który integruje się przez Ti sekund, równoważny czas całkowity RC dla uzyskania tego samego wyniku wynosi 2RC sekund. Ti różni się od stałej RC 8216T, która jest RC. Jeśli więc mamy stałą czasową 8216Fast8217 wynoszącą 125 msek, tj. RC 125 msec, która jest równoważna prawdziwemu czasowi integracji 250 ms. Dziękuję za artykuł, bardzo pomocne. Istnieją ostatnie prace z dziedziny neurologii, które wykorzystują kombinację filtrów EMA (krótkofalówka EMA 8211 o długiej szybie EMA) jako filtr pasmowo-przepustowy do analizy sygnałów w czasie rzeczywistym. Chciałbym je zastosować, ale zmagam się z rozmiarami okien, z których korzystały różne grupy badawcze i ich korespondencją z częstotliwością odcięcia. Let8217s powiedzieć, chcę, aby wszystkie częstotliwości poniżej 0,5Hz (aprox) i że mam 10 próbek sekundy. Oznacza to, że fp 0,5Hz P 2s T P100.2 h 1 fs0.1 Dlatego też wielkość okna I powinna być równa N3. Czy to rozumowanie jest prawidłowe Przed odpowiedzią na Twoje pytanie muszę skomentować użycie dwóch filtrów górnoprzepustowych w celu utworzenia filtra pasmowego. Prawdopodobnie działają one jako dwa osobne strumienie, więc jednym z nich jest zawartość z lateksowej lateksowej do częściowej częstotliwości próbkowania, a druga zawartość z lateksowej lateksowej do częściowej częstotliwości próbkowania. Jeśli wszystko, co jest zrobione, to różnica w średnim kwadratowym poziomie, wskazując na moc w paśmie od lateksu lateksowego do lateksowego lateksu, to może być rozsądne, jeśli oba odcięte częstotliwości są wystarczająco daleko od siebie, ale spodziewam się, że ludzie używający tej techniki próbują symulować węższy filtr pasma. Moim zdaniem byłoby to niewiarygodne w przypadku poważnej pracy i stanowiłoby źródło niepokoju. Dla celów referencyjnych filtr pasmowo-przepustowy jest kombinacją filtra górnoprzepustowego o niskiej częstotliwości, aby usunąć niskie częstotliwości i filtr dolnoprzepustowy o wysokiej częstotliwości, aby usunąć wysokie częstotliwości. Istnieje oczywiście forma dolnoprzepustowa filtra RC, a zatem odpowiednia EMA. Być może jednak mój sąd jest nadkrytyczny, nie znając wszystkich faktów. Czy mógłbyś przesłać mi kilka odniesień do badań, o których wspomniałeś, żebym mógł to odpowiednio skrytykować. Może używają filtra dolnoprzepustowego, a także filtru górnoprzepustowego. Wracając do twojego aktualnego pytania o to, jak określić N dla danej docelowej częstotliwości odcięcia, myślę, że najlepiej jest użyć podstawowego równania T (N-1) h. Dyskusja o okresach miała na celu danie ludziom poczucia, co się dzieje. Zobacz więc poniższe rozwiązanie. Mamy związek lateksowy (N-1) hlateks i lateks lateksowy lateksowy, gdzie lateksfklatyks jest nominalną wartością odcięcia, a h jest czasem między próbkami, lateksem Clear latexh 1, w którym lateksfslatex jest szybkością próbkowania w próbie samplessec. Poniżej przedstawiono kolejność przeobrażania T (N-1) h w odpowiednią postać obejmującą częstotliwość odcięcia, lateksfklatx i szybkość próbkowania, lateksfslateks. Więc z użyciem Latexfc 0.5Hzlatex i Latexfs 10latex samplessec tak, że lateks (fcfs) 0.05latex daje więc najbliższa liczba całkowita wynosi 4. Przywracając powyższe mamy So z N4 mamy lateksfc 0.5307 Hzlatex. Zastosowanie N3 daje latexfclatex o wartości 0,318 Hz. Uwaga: w N1 mamy kompletną kopię bez filtrowania.
No comments:
Post a Comment