Fuwayrit: 2017

I would like to think that because of this pandemic which has affected this whole planet we all live in, binary options all those who inhabit this world would try to appreciate each other for the stresses we all have had to bear.

هذا المتوسط ​​يمكن استخدامها مع أي سعر بما في ذلك مرحبا، منخفضة، فتح، أو إغلاق، ويمكن تطبيقها على مؤشرات أخرى أيضا. ويتحرك المتوسط ​​المتحرك لسلسلة البيانات، وهو أمر مهم جدا في سوق متقلبة لأنه يساعد على تحديد الاتجاهات الهامة. أهم الفرق بين المتوسطات المتحركة أعلاه هو كيفية وزنها داتابوانتس. مخطط دونداس ل أسب لديه أربعة أنواع من المتوسطات المتحركة بما في ذلك بسيطة، الأسي. المتوسط ​​المتحرك البسيط هو متوسط ​​البيانات المحسوبة على مدى فترة من الزمن. استخدام الصيغ المالية يوفر شرحا مفصلا حول كيفية استخدام الصيغ، ويوضح أيضا الخيارات المختلفة المتاحة لك عند تطبيق الصيغة. التفسير المالي: يستخدم المتوسط ​​المتحرك لمقارنة أسعار األمان مع المتوسط ​​المتحرك. يعد المخطط الخطي خيارا جيدا عند عرض متوسط ​​متحرك بسيط. نوصي بأن تقرأ استخدام الصيغ المالية قبل المضي قدما. عندما يرتفع السعر، من المرجح أن يبقى المتوسط ​​المتحرك منخفضا بسبب تأثير البيانات التاريخية. الحساب: يتم حساب المتوسط ​​المتحرك باستخدام الصيغة التالية: في الصيغة السابقة تمثل القيمة n فترة زمنية. وأكثر الفترات الزمنية شيوعا هي: 10 أيام، و 50 يوما، و 200 يوم. يتحرك متوسط ​​متحرك لأنه كلما تم إضافة كل نقطة بيانات جديدة يتم إسقاط أقدم نقطة بيانات. عندما يكون السعر يتبع اتجاها فإن المتوسط ​​المتحرك قريب جدا من سعر الأمن. يوضح هذا المثال كيفية حساب المتوسط ​​المتحرك لمدة 20 يوما باستخدام طريقة الصيغة. المتوسط ​​المتحرك هو مؤشر متخلف، وسوف يكون دائما وراء السعر. المتوسط ​​المتحرك البسيط يعطي وزن متساوي لكل سعر نقطة بيانات. وأهم عنصر يستخدم في حساب المتوسط ​​المتحرك هو فترة زمنية ينبغي أن تكون مساوية لدورة السوق الملحوظة. دعونا نأخذ نظام المبلغ المرجح السببية، حيث يعني السببية أن عينة إخراج معين يعتمد فقط على عينة المدخلات الحالية والمدخلات الأخرى في وقت سابق في التسلسل. ولا ينبغي أن تكون النظم الخطية بوجه عام، ولا نظم الاستجابة النبضية المحدودة على وجه الخصوص، سببية. والمخرجات كقيم مقابلة للمتجه y. ثم يمكن كتابة مثل هذا النظام حيث حيث يتم تطبيق قيم b كوويتسكوت على عينات الإدخال الحالية والإصدارات السابقة للحصول على عينة الإخراج الحالية. إذا كنا ترمز المدخلات كقيمة متجه x. يمكننا أن نفكر في التعبير كمعادلة، مع تساوي معنى علامة يساوي، أو كتدبير إجرائي، مع تساوي علامة معنى التعيين. يتيح كتابة التعبير لكل عينة مخرجات كحلقة ماتلاب من عبارات التعيين، حيث x هو متجه N - طول لعينات المدخلات، و b هو متجه طول M من الأوزان. المتوسط ​​المتحرك هو مؤشر السعر الأكثر شعبية المستخدمة في التحليلات الفنية. سنكتب التجمیع المرجح لكل ذ (ن) كمنتج داخلي، وسوف نقوم ببعض التلاعب في المدخلات (مثل عكس ب) لھذه الغایة. من أجل التعامل مع الحالة الخاصة في البداية، سوف نقوم بتضمين x في متجه أطول شهات الذي أول عينات M-1 هي صفر. مرشحات فير ومرشحات إير ومعادلة الفرق الثابت المعامل الخطي معادلة متوسط ​​التحرك السببي (فير) لقد ناقشنا الأنظمة التي تكون فيها كل عينة من المخرجات مرجحة مجموع (بعض من) عينات من المدخلات. ومع ذلك، السببية هي مريحة لنوع من التحليل الذي كان يجري لاستكشاف قريبا. هذا النوع من النظام غالبا ما يسمى مرشح المتوسط ​​المتحرك، لأسباب واضحة. هذا هو نفس معاملة المدخلات بشكل دوري. حسنا استخدام كمافيلت () كاسم وظيفة، وتعديل صغير من مافيلت في وقت سابق () وظيفة. وبطبيعة الحال، سيكون أسرع بكثير لاستخدام ماتلاب كونفولوتيون وظيفة كونف () بدلا من مافيلت لدينا (). دعونا نرى ما هو بالضبط التحجيم والتحول هو باستخدام ففت: كل من المدخلات والمخرجات لديها السعة فقط في الترددات 1 و -1، وهو كما ينبغي أن يكون، نظرا لأن المدخلات كان الجيبية وكان النظام الخطية. هنا من المهم أن نستخدم النسخة الدائرية يتم تحويل النسخة المحكومة بشكل دائري وتحجيم قليلا، في حين أن النسخة مع الالتفاف العادي هو مشوهة في البداية. ومن مناقشاتنا السابقة، ينبغي أن يكون واضحا أن مثل هذا النظام خطي ومتحول. ماذا عن المرحلة نحن بحاجة فقط للنظر حيث السعة غير الصفر: المدخلات لديها مرحلة pi2، كما طلبنا. وتكون قيم الخرج أكبر بنسبة 10.62518 1.3281. يتم تحويل مرحلة الإخراج عن طريق 1.0594 إضافية (مع علامة المعاكس للتردد السلبي)، أو حوالي 16 من دورة إلى اليمين، كما يمكننا أن نرى على الرسم البياني. بدلا من النظر في عينات M-1 الأولى من المدخلات لتكون صفر، يمكن أن نعتبرها لتكون نفس العينات M-1 الماضي. عند تحديد الاستجابة النبضية لنظام ما، لا يوجد عادة فرق بين هذين، لأن جميع العينات غير الأولية من المدخلات هي صفر: بما أن نظام من هذا النوع هو الخطية والتحول ثابت، ونحن نعلم أن تأثيره على أي الجيبية سوف تكون فقط على نطاق وتحويله. ونحن نعلم أن التردد فقط 1 و -1 سيكون لها سعة غير الصفر، لذلك دعونا مجرد نظرة عندهم: مرة أخرى نسبة الاتساع (15.937712.0000) هي 1.3281 - أما بالنسبة للمرحلة فإنه تحول مرة أخرى من قبل 1.0594 إذا كانت هذه الأمثلة نموذجية، يمكننا أن نتوقع تأثير نظامنا (استجابة دفعة .1 .2 .3 4. الآن دعونا محاولة الجيبية مع نفس التردد (1)، ولكن بدلا من السعة 1 و pi2 المرحلة، ويحاول محاولة السعة 1.5 و المرحلة 0. وبما أن التفاف (دائري) في المجال الزمني يعني التكاثر في مجال الترددات، من ذلك يعني أن دفت للاستجابة النبضية هي نسبة دفت للخرج إلى دفت للإدخال. يمكن أن نذهب إلى حساب تأثير هذا النظام على الجيوب الأنفية من الترددات الأخرى بنفس الطرق. منذ عبس (c1c2) عبس (c1) عبس (c2) لجميع الأعداد المركبة c1، c2، تخبرنا هذه المعادلة أن طيف الاتساع للاستجابة النبضية سيكون دائما نسبة طيف الاتساع للناتج إلى دخل المدخل . في هذه العلاقة معاملات دفت هي أرقام معقدة. 5) على أي جيبية مع التردد 1 - سيتم زيادة السعة بعامل 1.3281 وسوف تتحول المرحلة (تردد إيجابي) 1.0594. هذا هو كسب النظام. وفي حالة طيف الطور، تكون الزاوية (c1c2) الزاوية (c1) - الزاوية (c2) لكل c1، c2 (مع شرط أن تكون المراحل المختلفة ب n2pi متساوية). ولذلك فإن الطيف الطوري للاستجابة النبضية سيكون دائما الفرق بين أطياف الطور للإخراج والمدخل (مع أي تصحيحات بواسطة 2pi مطلوبة للحفاظ على النتيجة بين - pi و بي). وعلى الرغم من أن الاتساع والطور يستخدمان عادة لعرض رسومية بل وجدولية، حيث إنها طريقة بديهية للتفكير في آثار النظام على مختلف مكونات تردد مدخلاته، فإن معاملات فورييه المعقدة هي أكثر فائدة من الناحية الجبرية، لأنها تسمح تعبير بسيط عن العلاقة النهج العام الذي شاهدناه للتو سيعمل مع مرشحات تعسفية من نوع رسم، حيث كل عينة الإخراج هو مجموع مرجح من بعض مجموعة من عينات المدخلات. وكما ذكر سابقا، غالبا ما تسمى هذه المرشحات مرشحات الاستجابة النبضية المحدودة، لأن الاستجابة النبضية ذات حجم محدود، أو أحيانا تتحرك المرشحات المتوسطة. ويمكننا تحديد خصائص استجابة التردد لمثل هذا المرشاح من الاتحاد الفرنسي للتنس مقابل استجابته النبضية، ويمكننا أيضا تصميم مرشحات جديدة بالخصائص المطلوبة بواسطة إفت من مواصفات استجابة التردد. وتسمى هذه المرشحات أحيانا عودية لأن قيمة المخرجات السابقة (فضلا عن المدخلات السابقة) أهمية، على الرغم من أن الخوارزميات مكتوبة عموما باستخدام البنى التكرارية. وتسمى أيضا مرشحات الاستجابة اللانهائية (إير) اللانهائي، لأنه بشكل عام استجابتها للدافع يمضي إلى الأبد. مرشحات الانحدار الذاتي (إير) سيكون هناك القليل من النقاط في وجود أسماء لمرشحات الأشعة تحت الحمراء ما لم يكن هناك نوع آخر (أنواع) لتمييزها عن، وبالتالي فإن أولئك الذين درسوا البراغماتية لن يفاجأوا لمعرفة أن هناك بالفعل نوع رئيسي آخر من الخطي مرشح الوقت ثابتة. يمكننا أن نرى آثار المرحلة أكثر وضوحا إذا كنا إلغاء التفاف تمثيل المرحلة، أي إذا أضفنا مضاعفات مختلفة من 2pi حسب الحاجة لتقليل القفزات التي تنتجها الطبيعة الدورية للزاوية () وظيفة. هذا هو مثل المعادلة التي أعطيناها سابقا لفلتر المعلومات المسببة للأشعة، باستثناء أنه بالإضافة إلى مجموع الوزن المرجح من المدخلات، لدينا أيضا مجموع مرجح من النواتج. ولكن هناك طريقة أبسط بكثير، واحدة التي تحدد النقطة العامة. إذا كنا نريد أن نفكر في هذا كإجراء لتوليد عينات الإخراج، ونحن بحاجة إلى إعادة ترتيب المعادلة للحصول على تعبير عن عينة الانتاج الحالي ذ (ن)، اعتماد الاتفاقية أن (1) 1 (على سبيل المثال عن طريق تحجيم البعض كما و بس)، يمكننا التخلص من المصطلح 1a (1): y (n) b (1) x (n) b (2) x (n-1). كما أنها تسمى أحيانا مرشحات الانحدار الذاتي، لأن المعاملات يمكن اعتبارها نتيجة للقيام الانحدار الخطي للتعبير عن قيم إشارة كدالة لقيم الإشارة السابقة. يتيح النظر في الحالة التي تكون فيها معاملات b بخلاف b (1) صفرا (بدلا من حالة فير، حيث تكون a (n) صفرا): Binary Options وفي هذه الحالة، تحسب عينة الإخراج الحالية y (n) (n-1)، y (n-2)، إلخ. هذه هي الحالة العامة لمرشح لتي (سببية) لتي، ويتم تنفيذه بواسطة مرشح وظيفة ماتلاب. ويمكن رؤية علاقة مرشحات الأشعة تحت الحمراء (إير) و إير (إير) بوضوح في معادلة فرق ثابت للمعامل الثابت، أي تحديد مجموع مرجح للنواتج يساوي مجموع مرجح للمدخلات. للحصول على فكرة عما يحدث مع هذه الفلاتر، يتيح البدء بالحالة حيث: وهذا هو، وعينة الانتاج الحالي هو مجموع عينة المدخلات الحالية ونصف عينة الانتاج السابقة. - a (Na1) y (n-نا) إذا كان كل (n) بخلاف (1) صفرا، فإن هذا يقلل من صديقنا القديم مرشح فير للسببية. b (nb1) x (n-نب) - a (2) y (n-1) -. سوف تبدو هذه الدعوة كما يلي: والنتيجة هي: هل هذا العمل لا يزال حقا الخطية يمكننا أن ننظر في هذا تجريبيا: لنهج أكثر عمومية، والنظر في قيمة عينة الإخراج ذ (ن). حسنا اتخاذ دفعة الدافع من خلال بضع خطوات الوقت، واحدة في وقت واحد. وبما أن ما نقوم بحسابه هو الاستجابة النبضية للنظام، فقد أثبتنا مثالا على أن الاستجابة النبضية يمكن أن تحتوي بالفعل على عدد لا نهائي من العينات غير الصفرية. من خلال استبدال المتعاقبة يمكننا أن نكتب هذا كما هو تماما مثل صديقنا القديم شكل جمع الالتفاف من فلتر معلومات الطيران، مع الاستجابة النبضية التي يقدمها التعبير .5k. يجب أن يكون واضحا في هذه المرحلة أنه يمكننا بسهولة كتابة تعبير عن قيمة عينة الناتج نث: هو فقط (إذا ماتلاب عد من 0، وهذا سيكون ببساطة .5n). ما هو هذا الخط كله من التحقيق جيدة للرد على هذا السؤال على مراحل، بدءا من مثال. انها ليست مفاجأة كبيرة أننا يمكن حساب عينة أضعية من قبل الضرب العودية. وطول الاستجابة النبضية لانهائية. لتنفيذ هذا التصفية الأولى من الدرجة الأولى في ماتلاب، يمكننا استخدام الفلتر. حتى الآن قد يبدو هذا مثل الكثير من الضجة حول ليس كثيرا. Updated 12 مارس 2013 ما هي تصفية أرسي ومتوسط ​​أسي وكيف تختلفان الإجابة على والجزء الثاني من السؤال هو أنها هي نفس العملية إذا كان أحد يأتي من خلفية الالكترونيات ثم أرسي تصفية (أو أرسي تجانس) هو التعبير المعتاد. ومن ناحية أخرى فإن النهج القائم على إحصاءات السلاسل الزمنية له اسم الأسي المتوسط، أو استخدام الاسم الكامل الأسي المتحرك المتوسط ​​المرجح. دعونا ننظر إلى مرشح العودية أن يفعل شيئا أقل وضوحا. ويعرف هذا أيضا باسم إوما أو إما. والميزة الرئيسية لهذه الطريقة هي بساطة الصيغة لحساب الناتج التالي. غير مفيد جدا كمرشح، في الواقع، ولكنه يولد موجة جيبية عينات (من دفعة) مع ثلاثة مضاعفة يضيف لكل عينة من أجل فهم كيف ولماذا يفعل ذلك، وكيف يمكن تصميم المرشحات العودية وتحليلها في والحالة أكثر عمومية، ونحن بحاجة إلى خطوة إلى الوراء ونلقي نظرة على بعض خصائص أخرى من الأرقام المعقدة، على الطريق إلى فهم تحويل z. ملاحظة هناك نوعان من المعادلة المتوسط ​​الأسي، واحد أعلاه ومتغير كلاهما صحيح. الجبرى في الوقت k يتم إعطاء الناتج السلس ذ ك كما هو مبين في وقت لاحق هذه الصيغة البسيطة تؤكد الأحداث الأخيرة، ينعم الاختلافات عالية التردد ويكشف الاتجاهات على المدى الطويل. فإنه يأخذ جزء من الانتاج السابق واحد ناقص هذا الكسر مرات الإدخال الحالي. يتم كتابة الصيغة أعلاه أحيانا بطريقة أكثر محدودية. في هذه المناقشة سوف نستخدم فقط المعادلة (1). للنظر في هذه الطريقة البسيطة واحدة هي النظر في مرشح تمرير منخفض أرسي. كيف يتم استخلاص هذه الصيغة وما هو تفسيرها النقطة الرئيسية هي كيف نختار. المعادلة سلسلة زمنية لهذه الدائرة هو المنتج أرسي ديه وحدات من الوقت ويعرف باسم ثابت الوقت، T. هذه المرة جعله جيدا مرشح من الدرجة الثانية، بحيث الدعوة لتصفية سيكون من شكل يتيح تعيين معامل الانتاج الثاني a2 إلى -2cos (2pi40)، والناتج الثالث معامل a3 إلى 1، والنظر في دفعة استجابة. لنفترض أننا نمثل المعادلة المذكورة أعلاه في شكلها الرقمي لسلسلة زمنية والتي لديها بيانات اتخذت كل ساعة ث. انظر الملاحظات في نهاية المقال لمزيد من التفاصيل. مقارنة العلاقات اثنين لدينا لدينا مما يقلل إلى علاقة بسيطة جدا وبالتالي فإن اختيار N يسترشد ما ثابت الوقت اخترنا. لدينا هذا هو بالضبط نفس شكل المعادلة السابقة. لمعرفة أهمية الوقت ثابت نحن بحاجة إلى النظر في سمة تردد هذا تمريرة منخفضة مرشح أرسي. في شكله العام هذا هو التعبير في شكل نموذج ومرحلة لدينا حيث زاوية المرحلة هي. وبالتالي، فإن نفس الحجج التي استخدمناها لإظهار أن فلاتر معلومات النطاق (فير) خطي ستطبق الآن هنا. ويمكن الآن التعرف على المعادلة (1) كمرشاح تمرير منخفض، ويحدد ثابت الوقت سلوك الفلتر. ومن الناحية المادية، قد يتبين أنه عند هذا التردد تم تخفيض القدرة في الإشارة بمقدار النصف، كما أن السعة تقل بمقدار العامل. ويسمى تردد قطع الاسمي تردد. الآن مرشح تمرير منخفض أرسي هو مجرد سلسلة المقاوم R ومكثف مواز C كما هو موضح أدناه. على سبيل المثال اختيار ثابت الوقت من 5 ثوان يعطي فعال قطع تردد. وبعبارة دب، يكون هذا التردد حيث تم تخفيض الاتساع بواسطة 3DB. من الواضح أن الوقت ثابت T يزيد ذلك ثم خفض التردد يقلل ونحن تطبيق أكثر تمهيد للبيانات، وهذا هو أننا القضاء على الترددات العالية. وتصنف هذه عادة من خلال وقتهم ثابتة مثل 1 ثانية لأنواع S و 0.125 ثانية لأنواع F. في الواقع ليس الوقت الثابت نحن عادة ترغب في تحديد ولكن تلك الفترات نود أن تشمل. واحد استخدام شعبية من أرسي تجانس هو محاكاة عمل متر مثل المستخدمة في مستوى الصوت متر. لنفترض أن لدينا إشارة حيث نود أن تشمل الميزات مع P فترة ثانية. ويمكننا بعد ذلك اختيار وقت ثابت T تعطى من قبل. وهذا هو أحد العوامل التي ينطوي عليها الأمر. ومن المهم أن نلاحظ أن استجابة التردد معبر عنها بالراديان ثانية. وبالتالي اختيار ثابت الوقت الذي يتوافق تماما مع الدوريات نود الاحتفاظ بها ليست أفضل مخطط. وفي هاتين الحالتين تكون الترددات الفعالة المقطوعة 0.16Hz و 1.27Hz على التوالي. وهذا يقلل من الخسارة إلى حوالي 15 في هذه التواتر. الوقت ثابت ثم الذي من الناحية العملية هو مماثل ل. وبالتالي من الناحية العملية للاحتفاظ الأحداث مع دورية أو أكبر ثم اختيار ثابت الوقت من. وسيتضمن ذلك آثار التواتر التي تصل إلى حوالي. وهذا يعطي تردد قطع ما يقرب من 0.2Hz بحيث لدينا 8 فترة ثانية بشكل جيد في الفرقة الرئيسية لتمرير مرشح. إذا كنا أخذ العينات البيانات في 20 تيمسيكوند (h 0.05) ثم قيمة N هو (0.80.05) 16 و. هذا يعطي بعض نظرة ثاقبة كيفية تعيين. الآن فترة P هو التردد. ومع ذلك نحن نعلم أننا قد فقدت حوالي 30 من الناتج (-3dB) في. لدينا بديل ل y k-1 يعطي تكرار هذه العملية عدة مرات يؤدي إلى لأنه في النطاق ومن الواضح أن المصطلحات إلى اليمين تصبح أصغر وتتصرف مثل أسي المتحللة. من خلال النظر في التوسع في خوارزمية يمكننا أن نرى أنه يفضل أحدث القيم، وأيضا لماذا يشار إليها على أنها ترجيح أسي. وهذا هو الناتج الحالي منحازة نحو الأحداث الأخيرة ولكن أكبر نختار T ثم أقل التحيز. في الأساس لمعدل عينة معروفة فإنه يدل على فترة المتوسط ​​ويختار أي تذبذب الترددات العالية سيتم تجاهلها. فمن الأفضل عادة لاختيار تردد قطع أعلى قليلا، ويقول. في كل من المعادلات وقيم بين الصفر والوحدة. على سبيل المثال إذا كنا نود أن تشمل آثار الأحداث يحدث مع القول فترة 8 ثانية (0.125Hz) ثم اختيار ثابت الوقت من 0.8 ثانية. الشكل الأول كما هو مبين أعلاه هو (A1) الشكل البديل هو 8230 (A2) لاحظ استخدام في المعادلة الأولى وفي المعادلة الثانية. وكلاهما صحيح ومكافئ. رئيس مختبر معالجة الإشارات في بروسيغ الدكتور كولين ميرسر كان سابقا في معهد بحوث الصوت والاهتزاز (إسفر)، جامعة ساوثهامبتون حيث أسس مركز تحليل البيانات. تقاعد كولين كرئيس لمحلل معالجة الإشارات في بروسيغ في ديسمبر 2016. وباختصار نرى أن الصيغة البسيطة تؤكد الأحداث الأخيرة التي تمهد أحداث عالية التردد (فترة قصيرة) تكشف عن الاتجاهات على المدى الطويل التذييل 1 8211 أشكال بديلة من المعادلة الحذر هناك نوعان من معادلة المتوسط ​​الأسي التي تظهر في الأدب. ثم ذهب إلى العثور على بروسيغ في عام 1977. أعتقد أنك تريد تغيير 8216p8217 إلى رمز بي. ماركو، شكرا لك لافتا الى ذلك. الشكل الأول هو أقل قليلا مرهقة في إظهار العلاقة مرشح أرسي، ويؤدي إلى فهم أكثر بساطة في شروط التصفية. ومن الواضح أن المحرر (لي) فشل في اكتشاف أن بي لم يتم نسخه بشكل صحيح. أعتقد أن هذه إحدى مقالاتنا القديمة التي تم نقلها من وثيقة معالجة النصوص القديمة. وهو مهندس تشارترد وزميل في جمعية الكمبيوتر البريطانية. سيتم تصحيحها قريبا. لقد راجعت للتو مرة أخرى إلى الدكتور Mercer8217s مذكرة التقنية الأصلية في أرشيفنا ويبدو أنه كان هناك خطأ عند نقل المعادلات إلى بلوق. it8217s تفسير مادة جيدة جدا عن المتوسط ​​المتوسط ​​أسي أعتقد أن هناك خطأ في صيغة ل T. وينبغي أن يكون T ح (N-1)، وليس T (N-1) ح. في وقت سابق كان يعرف الآن اختيار لتحديد وبالتالي فإن الشكل البديل لمعادلة المتوسط ​​الأسي هو من الناحية المادية وهذا يعني أن اختيار شكل واحد يستخدم يعتمد على كيف يريد المرء أن يفكر في اتخاذ كمعادلة الجزء الخلفي تغذية (A1) أو كجزء من معادلة المدخلات (A2). سنقوم بتصحيح المشاركة. شكرا لك على إعلامنا شكرا لك شكرا لك شكرا. مايك، شكرا على اكتشاف ذلك. يمكنك قراءة 100 نصوص دسب دون العثور على أي شيء يقول أن مرشح متوسط ​​أسي هو ما يعادل مرشح R-C. أولا دعونا تظهر كلا الشكلين صحيحة. هم، هل لديك معادلة لتصفية إما الصحيح هو ليس يك أككك (1-أ) يك-1 بدلا من يك أيك-1 (1-أ) هك ألان، كلا الشكلين من المعادلة تظهر في الأدب، و كلا النموذجين صحيحة كما سوف تظهر أدناه. يظهر المساواة بين كلا الشكلين من المعادلة رياضيا دون اتخاذ خطوات بسيطة في وقت واحد. ما هو ليس هو نفسه القيمة المستخدمة اللاتكس اللاتكس في كل معادلة. شكل المعادلة التي استخدمتها هو والشكل البديل الذي يظهر في العديد من النصوص هو ملاحظة في أعلاه لقد استخدمت اللاتكس 1latex في المعادلة الأولى واللاتكس 2latex في المعادلة الثانية. استبدال هذه في المعادلة (1A) يعطي لاتكسيك (1 - 2) y 2xklatex 8230 (1B) وأخيرا إعادة ترتيب يعطي هذه المعادلة مطابقة للشكل البديل الواردة في المعادلة (2). وضع اللاتكس أكثر اللاتكس 2 (1 - 1) اللاتكس. النقطة التي تقوم بها مهمة واحدة لأن استخدام النموذج البديل يعني أن العلاقة الفعلية مع مرشح أرسي هو أقل وضوحا، وعلاوة على ذلك تفسير معنى المبين في المادة غير مناسب للشكل البديل. من الناحية المادية فهذا يعني أن اختيار شكل واحد يستخدم يعتمد على كيف يريد المرء أن يفكر في اتخاذ إما اللاتكسالفالاتكس كمعادلة الجزء الخلفي تغذية (1) أو كجزء من المعادلة المدخلات (2). كما ذكر أعلاه لقد استخدمت النموذج الأول كما هو أقل قليلا مرهقة في إظهار العلاقة مرشح أرسي، ويؤدي إلى فهم أبسط في شروط التصفية. I8217ve تساءلت دائما عن هذا، وذلك بفضل لوصف ذلك بشكل واضح جدا. في كلا الشكلين اللاتكس اللاتكس هو قيمة بين الصفر والوحدة. ومع ذلك حذف ما سبق هو، في رأيي، وجود نقص في المادة كما يمكن لأشخاص آخرين جعل الاستدلال غير صحيح لذلك سوف تظهر نسخة منقحة قريبا. مايكل شكرا للمراقبة 8211 سوف أضيف إلى المقال شيئا على تلك الخطوط كما هو الحال دائما أفضل في رأيي أن تتصل بالجوانب المادية. وهذا يعطي لاتكسيك y (1 - بيتا) زكلاتكس 8230 (1A) الآن تحديد اللاتكسبيتا (1 - 2) اللاتكس وذلك لدينا أيضا اللاتكس 2 (1 - بيتا) اللاتكس. وأعتقد أن سبب آخر الصيغة الأولى هي لطيفة ألفا خرائط ل 8216smoothness8217: خيار أعلى من ألفا يعني 8216more على نحو سلس 8217 الإخراج. ومع ذلك، إذا أنا مربع إشارة الدخل ووضع هذا من خلال مرشح، ثم أرى أنني بحاجة إلى مضاعفة ثابت الوقت من أجل إشارة لتصل إلى 63.2 من قيمتها النهائية في 125ms. الدكتور ميرسر، المادة ممتازة، شكرا لك. إيان إيان، إذا كنت مربع إشارة مثل موجة جيبية ثم أساسا كنت مضاعفة وتيرة الأساسية، فضلا عن إدخال الكثير من الترددات الأخرى. إذا كنت تستخدم المعادلات الخاصة بك لنموذج مرشح أسي مع الوقت ثابت 125ms واستخدام إشارة خطوة الإدخال، أنا في الواقع الحصول على الإخراج الذي، بعد 125ms، هو 63.2 من القيمة النهائية. لأن التردد قد تضاعف في الواقع ثم يجري 8216reduced8217 بمقدار أكبر من قبل مرشح تمريرة منخفضة. ونتيجة لذلك يستغرق وقتا أطول للوصول إلى نفس السعة. هل يمكن أن تخبرني إذا كان هذا متوقعا. نلاحظ أيضا أن التفاضلية للإشارة مربع هو ضعف التفاضلية للإشارة 8220un - سكارد 8221. أظن أنك قد تحاول الحصول على شكل من أشكال يعني مربع التنعيم، وهو على ما يرام تماما وصالحة. عملية التربيع هي عملية غير خطية لذلك أنا لا أعتقد أنها سوف تتضاعف دائما على وجه التحديد في جميع الحالات ولكن سوف تميل إلى مضاعفة إذا كان لدينا تردد منخفض المهيمنة. ولكن إذا كان كل ما لديك هو إشارة مربعة ثم استخدام عامل 2 لتعديل قيمة ألفا مرشح الخاص بك سوف تحصل تقريبا على العودة إلى تردد قطع الأصلي، أو وضعه أبسط قليلا تحديد تردد قطع الخاص بك في مرتين الأصلي. شكرا على ردكم الدكتور ميرسر. سؤالي كان يحاول حقا الحصول على ما يتم فعلا في كاشف جذر متوسط ​​التربيع لمقياس مستوى الصوت. الهدف الأساسي من هذه المادة هو إظهار تكافؤ تصفية أرسي والمتوسط ​​الأسي. إذا كنا نناقش وقت التكامل يعادل تكامل مستطيل صحيح ثم كنت على حق أن هناك عامل اثنين من المعنيين. إذا تم تعيين ثابت الوقت ل 8216 فاست 8217 (125ms) كنت قد فكرت أن حدسي كنت تتوقع إشارة إدخال جيبية لإنتاج الناتج من 63.2 من قيمتها النهائية بعد 125ms، ولكن منذ يتم تربيع إشارة قبل أن يحصل على 8216mean8217 الكشف، وسوف تأخذ في الواقع مرتين طالما كنت أوضح. قد يكون من الأفضل تطبيق فلتر ثم مربع كما تعلمون قطع فعالة. أولا إعادة كتابة المعادلة (1) استبدال اللاتكس 1 لاتكس من اللاتكس اللاتكس. وبالتالي إذا كان لدينا 8216Fast8217 ثابت الوقت من 125 مللي ثانية، وهذا هو أرسي 125 مللي ثانية ثم أن ما يعادل وقت التكامل الحقيقي من 250 ميللي ثانية شكرا لكم على هذه المادة، كان مفيدا جدا. هناك بعض الأوراق الحديثة في علم الأعصاب التي تستخدم مزيج من مرشحات إما (قصيرة الأجل نافذة 82 إما إما لفترة طويلة نافذة) كمرشح تمرير الفرقة لتحليل إشارة في الوقت الحقيقي. أساسا إذا كان لدينا تكامل مستطيلة الحقيقي الذي يدمج ل تي ثوان ما يعادل الوقت أرسي التكامل لتحقيق نفس النتيجة هي 2RC ثانية. ويقول Let8217s أريد أن أبقي على جميع الترددات أدناه 0.5Hz (أبروكس) وأنني الحصول على 10 عينات الثانية. هل هذا المنطق صحيح قبل الإجابة على سؤالك يجب أن أعلق على استخدام اثنين من مرشحات تمريرة عالية لتشكيل مرشح تمرير الفرقة. ويفترض أنها تعمل كما تيارات منفصلة اثنين، لذلك نتيجة واحدة هي المحتوى من يقول اللاتكس اللاتكس إلى نصف معدل العينة والآخر هو محتوى من اللاتكس اللاتكسف إلى نصف معدل العينة. وأود أن تطبيقها، ولكن أنا تكافح مع أحجام النوافذ التي استخدمت مجموعات بحثية مختلفة ومراسلاته مع تردد قطع. وفي رأيي أن ذلك لا يمكن الاعتماد عليه للعمل الجاد، وسيكون مصدرا للقلق. تي يختلف عن أرسي 8216time ثابت 8217 T الذي هو أرسي. وهذا يعني أن فب 0.5Hz P 2s T P100.2 h 1fs0.1 ولذلك، يجب أن يكون حجم النافذة I يجب أن تستخدم N3. ربما على الرغم من أن حكمي هو أكثر من الحرجة دون معرفة كل الحقائق لذا هل يمكن أن يرجى أن ترسل لي بعض الإشارات إلى الدراسات التي ذكرتها لذلك أنا قد نقد حسب الاقتضاء. للاشارة فقط مرشح تمرير الفرقة هو مزيج من التردد المنخفض عالية تمرير مرشح لإزالة الترددات المنخفضة وارتفاع وتيرة مرشح تمرير منخفض لإزالة الترددات العالية. الآن تحول إلى السؤال الفعلي الخاص بك حول كيفية تحديد N لهدف معين قطع تردد أعتقد أنه من الأفضل استخدام المعادلة الأساسية T (N-1) ح. وكانت المناقشة حول الفترات تهدف إلى إعطاء الناس الشعور بما يجري. ربما أنهم يستخدمون تمريرة منخفضة وكذلك مرشح تمريرة عالية. لذا يرجى الاطلاع على الاشتقاق أدناه. هناك بالطبع تمريرة منخفضة شكل من مرشح أرسي، وبالتالي إيما المقابلة. إذا كان كل ما يتم القيام به هو الفرق في متوسط ​​مستويات مربع كما يدل على قوة في الفرقة من اللاتكس اللاتكس اللاتكس اللاتكس ثم قد يكون من المعقول إذا كان قطع اثنين ترددات متباعدة بما فيه الكفاية ولكن أتوقع أن الناس باستخدام هذه التقنية تحاول محاكاة مرشح نطاق أضيق. لدي سؤال حول ثابت الوقت عند استخدامها مع كاشف رمز كما هو الحال في متر مستوى الصوت التي تشير إليها في هذه المادة. لدينا علاقات لاتكست (N-1) هلاتكس و اللاتكس 12 اللاتكس حيث اللاتكسفلاتكس هو افتراضية قطع التردد و h هو الوقت بين العينات، اللثي بشكل واضح 1 اللاتكس حيث لاتكسفسلاتكس هو معدل العينة في سامبليسيك. إعادة ترتيب T (N-1) h في شكل مناسب لتشمل تردد قطع، ليتكسفلاتكس ومعدل العينة، ليتكسفسلاتكس، هو مبين أدناه. وذلك باستخدام ليتكسفك 0.5Hzlatex و ليتكسفس 10latex سامبليسيك بحيث اللاتكس (ففس) 0.05latex يعطي لذلك أقرب قيمة صحيحة هي 4. المتوسط ​​المتحرك هذا المثال يعلمك كيفية حساب المتوسط ​​المتحرك لسلسلة زمنية في إكسيل. ويستخدم المتوسط ​​المتحرك للتخلص من المخالفات (قمم ووديان) للتعرف بسهولة على الاتجاهات. من علامة التبويب بيانات، انقر فوق تحليل البيانات. ملاحظة: لا يمكن العثور على زر تحليل البيانات انقر هنا لتحميل الوظيفة الإضافية تولباس تولباك. 3 حدد متوسط ​​النقل وانقر فوق موافق. باستخدام N3 يعطي اللاتكسفلاتكس من 0.318 هرتز. أولا، دعونا نلقي نظرة على السلاسل الزمنية لدينا. إعادة ترتيب ما سبق لدينا حتى مع N4 لدينا ليتكسفك 0.5307 هزلاتكس. ملاحظة مع N1 لدينا نسخة كاملة مع عدم وجود تصفية. إكسلاناتيون: لأننا نقوم بضبط الفاصل الزمني الى 6، المتوسط ​​المتحرك هو متوسط ​​نقاط البيانات الخمس السابقة ونقطة البيانات الحالية. انقر في المربع الفاصل الزمني واكتب 6. 4 انقر في مربع نطاق الإدخال وحدد النطاق B2: M2. لا يستطيع إكسيل حساب المتوسط ​​المتحرك لنقاط البيانات الخمس الأولى لأنه لا توجد نقاط بيانات سابقة كافية. يظهر الرسم البياني اتجاها متزايدا. الخاتمة: كلما زاد الفاصل الزمني، كلما تم تمهيد القمم والوديان. ونتيجة لذلك، يتم تمهيد قمم والوديان. كرر الخطوات من 2 إلى 8 للفاصل الزمني 2 والفاصل الزمني 4. رسم رسم بياني لهذه القيم. انقر في المربع نطاق الإخراج وحدد الخلية B3. كلما كان الفاصل الزمني أصغر، كلما كانت المتوسطات المتحركة أقرب إلى نقاط البيانات الفعلية.