Фильтр Гаусса N-ного порядка как индикатор.

Представляю вам статью John Ehlers Gaussian and Other Low Lag Filters, в которой рассматривается построение фильтров Гаусса N-ного порядка и их использование в качестве индикаторов. Статья старая, ей более 10 лет, но фильтры не стареют, и статья не потеряла актуальности. Обычное применение фильтров Гаусса — это фильтрация шумов в сигналах и изображениях.
Единственное, что в статье у меня вызывает сомнение, это расчет зависимости коэффициентов полинома фильтра от периода сглаживания. Но это проверять надо, а так как я использую схожие, но другие фильтры, то делать это мне нет никакого резона.
Во всяком случае, такие фильтры являются хорошей заменой стандартных МА и существенно превосходят их по функциональности.
При использовании подобных фильтров нет смысла увлекаться фильтрами высоких порядков. Если нет особой необходимости, вполне достаточно использования фильтров 2-го, ну м.б. 3-го порядков.
Ну, и, для полноты картины, еще одна, более ранняя статья автора POLES, ZEROS, and HIGHER ORDER FILTERS By John Ehlers

фильтр индикатор

3Qu

Москва

459

12 126

с 11 декабря 2019

28 Комментариев

Николай Скриган
23 января 2020, 15:38
Тип НЧ фильтра практически не играет никакой роли. Чем проще, тем лучше. И чем ниже порядок, тем лучше. Потому что с с ростом порядка возрастает групповая задержка и сильнее замедляется реакция выхода фильтра на изменение ситуации на входе.
+2
SergeyJu
23 января 2020, 17:06
Когда-то я порядочно экспериментировал с фильтрами НЧ, ВЧ, преобразованием Гильберта и так далее. В том числе и с фильтрами, которые как бы не имеют групповой задержки, за счет скрытой в них экстраполяции. Любое усложнение имеет свою цену и почти всегда эта цена оказывается дороже, чем приобретаемые улучшения. В общем, синусный ФНЧ Баттеруорта 2 порядка — это максимум сложности, который стоит применять. А обычно простые ЭCC — лучший выбор. Или, как минимум, первый выбор.
+3
iuiu
28 января 2020, 16:43
а что фильтруем, что является сигналом, эмоции толпы?
0