Zero-phase distortion (because we a

Zero-phase distortion (because we are going to make forecasts and we shouldn’t influence on the data’s phase we have.
2) We don’t know what real signal is and what is noise, especially in case of share values or smth like that. So one have to decide apriori what is the signal we want to obtain.
In this chapter I’m going to make an overview of 3 types of adaptive filters: Zero-phase filter (smoothing filter), Kalman filter (error estimator), and Empirical mode decomposition.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บิดเบือนของเฟสเป็นศูนย์ (เนื่องจากเราจะทำให้คาดการณ์ และเราไม่ควรมีอิทธิพลในขั้นตอนของข้อมูลที่เรามี2) เราไม่ทราบว่าเป็นสัญญาณจริงและจุดรบกวนคืออะไร โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรณีของค่าหุ้นหรือ smth เช่นนั้น ดังนั้นหนึ่งต้องตัดสินใจ apriori คือสัญญาณที่เราต้องการอะไรในบทนี้ ผมจะทำให้ภาพรวมของ 3 ชนิดของระบบกรอง: กรองเฟสศูนย์ (ปรับให้เรียบการกรอง), ตัวกรองคาลมาน (ผิดพลาดประมาณ), และเชิงประจักษ์โหมดย่อยสลาย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ศูนย์เฟสบิดเบือน (เพราะเรากำลังจะทำให้การคาดการณ์และเราไม่ควรมีผลต่อเฟสข้อมูลของเราได้.
2) เราไม่ได้รู้ว่าสิ่งที่เป็นสัญญาณจริงและสิ่งที่เป็นเสียงโดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรณีของค่าหุ้นหรือบเช่น ที่. ดังนั้นหนึ่งต้องตัดสินใจ aPriori สิ่งที่เป็นสัญญาณที่เราต้องการที่จะได้รับ.
ในบทนี้ฉันจะทำให้ภาพรวมของ 3 ประเภทของการปรับตัวฟิลเตอร์กรองศูนย์เฟส (เรียบ Filter) ตัวกรองคาลมาน (ข้อผิดพลาดประมาณ) และ การสลายตัวโหมดเชิงประจักษ์