GIT Repositories Página de índice de todos los repositorios GIT que son clonables forman este servidor a través de HTTPS. Bersichtsseite aller GIT-Repositorios, die von diesem Servidor de git clon (HTTPS) erreichbar sind. Servicios Un montón de scripts de servicio para convertir, analizar y generar datos. Ein paar Services zum Konvertieren, Analysieren und Generieren von Daten. SwLib (php) Eine PHP-Bibiothek mit: Wrapperklassen en Dateisystemfunktionen, Tracing, Sessions, Ausgabepufferung lokalisierbare Fehlermeldungen, implizite Umwandlung von Fehlern en Excepciones Kommandozeilen-Ausfrhung und Abfangen von STDOUT, STDERR con Callbacks. Procesador y procesador de datos FFmpeg Wrapper (Metadatos y conversión de audio y vídeo) OpenSSH Key-Generierung und - Verwaltung automatische Erstellung von Podcast-Feeds, RSS Feed Renderer Renderer fr LaTeX-Formeln. Una pequeña biblioteca PHP que contiene: clases de contenedor para funciones de sistema de archivos, rastreo, sesiones, mensajes de error de localización de búfer de salida, conversión implícita de errores a excepciones Ejecución del programa CLI con STDOUT STDERR búsqueda (opcionalmente con callbacks) GM) elaboró FFMPEG envoltorio (leer y convertir metadatos / formato de audio de vídeo) OpenSSH generador de par de claves y organizador automático generador de podcast feed, renderizador RSS2 LaTeX formula renderer. GNU octave web interface Una interfaz web para GNU Octave, que permite ejecutar cálculos científicos desde netbooks, mesas o teléfonos inteligentes. La interfaz proporciona un generador de formularios web para los parámetros de script de Octave con pre-validación, generación automática de listas de comandos, así como presentación de texto de salida, figuras y archivos en una página HTML de salida. Ein Webinterface en GNU-Octave, con los dispositivos de almacenamiento de la batería de Netbooks, Tablets o Smartphones aus durchgefhrt werden knnen. Die Schnittstelle beinhaltet einen Formulargenerator en Octave-Scriptparameter, mit Einheiten und Einfabevalidierung. Textausgabe, Abbildungen und generierte Fecha de publicación de la publicación: HTML-Seite dem Nutzer als Ergebnis zur Verfgung gestellt. Filtro digital en C fr Embedded-Anwendungen Filtros digitales en C para su uso en aplicaciones incrustadas Ejemplo de lowpass IIR Aquí puede ver un paso bajo de primer orden. Es tiene un comportamiento muy similar a un analógico RC paso bajo (resistencia y condensador). Se calcula muy rápidamente y es bueno para aplicaciones en las que desea eliminar el ruido de su señal de entrada. Necesita dos valores de configuración, donde la suma de ambos debe ser 1. El coeff1 más alto más se elimina el ruido, pero más lenta es la reacción de su salida filtrada. Cuanto mayor sea el coeff0, más rápido será su salida, pero más ruido puede pasar. La implementación de ejemplo utiliza números de coma flotante, en un microcontrolador es a menudo recomenable reemplazarlos con números enteros. IIR Tiefpass-Beispiel Hier eine Beispielimplementation fr einen Tiefpass erster Ordnung. Er verhlt sich (con Ausnahme dass er digital ist) wie ein analógico RC-Tiefpass (aus Widerstand und Kondensator). Es posible que se trate de una bolsa de plástico y una guata en la bolsa. Zwei Parámetro werden bentigt, deren Summe aber 1 ergeben muss. Su coeficiente1. Desto strker werden Sinónimos (Español) para esta entrada. Los coeficientes de Jeh. Desto schneller reagiert morir Ausgabe, aber es kommt auch mehr Rauschen durch. Die Beispiel-Implementation nutzt Fliekommazahlen, fr Microcontroller sollten stattdessen Entiérrez-Variable en la lista. Media móvil Un filtro de media móvil (o filtro de ventana deslizante) es un filtro FIR especial que se puede calcular rápidamente. Simplemente construye el promedio sobre los últimos N valores de entrada. Este filtro tiene un mejor tiempo de reacción que el paso bajo IIR mostrado anteriormente, y cancela el ruido bastante moderadamente. Desventaja: Necesitas más memoria. Utilizamos un buffer de anillos para almacenar el historial de valores y una variable donde almacenamos la suma de estos valores. Cuando obtenemos un nuevo valor, simplemente suprimimos el valor más antiguo del historial, agregamos el nuevo valor y sobrescribimos el valor más antiguo con el nuevo. Teniendo la suma sólo necesitamos dividir por el número de valores que tenemos - y hay nuestra salida filtrada. Primero la variante de punto flotante: Media móvil Ein Filtro de media móvil (oder Filtro de ventana deslizante) Bildet den Mittelwert ber die letzten N Eingabewerte. Wie der IIR Filtro de obtérmino en la caja de cambios, en la caja de cambios de la caja de desmontaje. Nachteil: Er braucht Speicher, was auf kleinen Mikrocontrollern ein Problem sein knnte. Der Algorithmus berechnet einfach die Summe der Vergangenheitswerte geteilt an die Anzahl an Vergangenheitswerten (Mittelwert eben). Mit einem kleinen Trick recnen wir das nicht immer wieder aus, stattdessen speichern wir die Summe in einer Variable. Wenn ein neuer Eingabewert kommt, así que subtrahieren wir den ltesten Wert und addieren den neuen. Danach mssen wir diese Summe noch durch die Anzahl y Elementen teilen und haben das neue Eergebnis. Erstmal die Floating Point Variante: Ahora lo mismo con variables enteras. Si no tenemos una unidad de punto flotante podemos ahorrar tiempo y dividir por potencias de dos turnos correctos de unos pocos bits. Pero entonces usted necesita tener cuidado de que su búfer de anillo tiene valores 2BITS. Nun das Selbe mit Integern. Vor allem wenn keine Punto flotante Einheit im Controller ist spart das viel Zeit. Beim Dividieren, einemispart werden, indem man statt / 2 zu rechnen jeweils ein mal die Bits der Zahl nach rechts schiebt. Das lsst sich también fr alle Puffergren von 2BITS machen. Der Ringbuffer im Beispiel hat 8 puntos de venta y un total de 3 paquetes que duran 8 días. Filtro común de FIR Filtro de FIR Filtros de filtrado. Wie beim Moving Average Filter (Filtro de media móvil) (Filtro de filtrado de FIR) es una herramienta de gestión de flujo de trabajo. Zudem gibt es einen Speicherbereich mit Koeffizienten, der großen tan gro ist wie der Wertepuffer. Alles was der Filteralgorithmus tune muss, ist jeden gespeicherten Vergangenheitswert mit dem dazugehrigen Koeffizienten zu multiplizieren und all diese Produkte zum Endergebnis aufzuaddieren. Die Anzahl und Werte der Koeffizienten bestimmen dabei, fue der Filter tut. Er kann Tiefpass, Hochpass, Bandpass, Bandsperre und vieles mehr sein. FIR Filtro en la parte inferior de la caja de cartón, en la parte inferior de la señal, en la parte delantera de la puerta de la parte posterior de la puerta de la pared. Vor allem en DSPs sieht hombre daher MAC-Operationen (Multiplicar y acumular), d. h. In einem Schmitt multiplizieren sie zwei Zahlen und addieren der Ergebnis zu einer Summe hinzu. Abhngig von den Características eines Controladores sollte dann auch besser von C auf Assembly ausgewichen werden (z. B. gibt es auch Prozessoren, die die MAC-Operación de recambio y ensamblaje de las mercancías Wert-Koeffizient-Paar anvisieren, usw. usw.). Besser lesbar ist jedoch dieses Beispiel en C. Die Koeffizienten habe ich así gewhlt, dass dieser FIR sin identificar con dem Moving Average Filter ist. Es ist auch ein leicht nachvollziehbares Beispiel: Statt zum Schluss Summe / N zu rechnen wird hier jeder Vergangenheitswert mal 1 / N gerechnet. Da kommt das Selbe raus. Fr andere Filterkoeffizienten lohnt sich ein Blick in the Signal Toolbox de GNU Octave. (Die Software ist libre). Erstmal mit Fliekommazahlen: Der Algorithmus ist rechts selbsterklrend, zwei Sachen seien aber noch angemerkt: Wir fllen den Ringpuffer rckwrts, denn dann sind die Vergangenheitswerte zum Rechnen bereits richtig geordnet. Dh Der vorherige Wert ist eins nach vorn, der davor zwei nach vorn usw. Wir rechnen in zwei Schleifen, damit wir uns die Abfrage, ob wir am Ender de Ringpuffer-Speichers angekommen sind, in der Schleife erspart bleibt. Es kommt richtig raus wenn wir erst bis zum Ender des Puffers arbeiten, dann die Pufferpostion der zum zum Ender der Koeffizienten rechnen. Und hier das ganze nochmals con Festkomma-Arithmetik. Wir verwenden im Filter Zahlen zwischen -1 y 1. Diese stellen wir als vorzeichenbehaftete 16 Bit Zahlen dar und denken uns das Komma direkt nach dem Vorzeichenbit, también beim fnfzehnten - genannt Q15-Zahl. Die Ver la versión completa von -35768 bis 35767, d. h. Der Integerwert 0x0001 entspricht dann 1/35768. Die 8 Koeffizienten geben wir también nicht mit 1.0 / 8 an, sondern mit 35768/8 oder (1ltlt15) / 8. Cable de la rueda de la rueda de la rueda de la rueda de la rueda de la rueda de la rueda de la rueda de la compuerta y de la rueda de la rueda de la rueda de la rueda de la rueda de la rueda de la rueda de la rueda de la rueda. Deshalb wird nach dem Multiplizieren und Aufsummieren wieder das Komma um 15 bit nach unten geschoben, von Q30 nach Q15. Die dritte Saché: Wir mssen beim Multiplicar-Y-Acumular en el berlauf Prfen, el paso en MAC Makro. Vierte Sache: Wir wollen runden. Daher cargado en 0.5 en la Velocidad Summa (den Akkumulator) und zwar en Q30. Das entspricht 1ltlt14. Der Rest ist wie bei der Festkomma-Rechnung. Programa principal de los ejemplos En combinación con el Makefile, los ejemplos anteriores fueron compilados en ejecutables independientes. Este es el programa principal para todos ellos. Hauptprogramm fr diese Beispiele En la combinación con el Makefile, todos los objetos se encuentran en la parte inferior del programa de Ausfhrbare Programa de kompiliert. Dabei enthlt diese Fecha de publicación principal () Funktion, welche sich um Eingabe und Ausgabe kmmert. Sie ruft die jeweiligen filterinit () y filtro () Funktionen auf. La respuesta de frecuencia de un LTI es la DTFT de la respuesta de impulso, La respuesta de impulso de una L-muestra de media móvil es Dado que el filtro de media móvil es FIR, la respuesta de frecuencia se reduce a la suma finita We Puede utilizar la identidad muy útil para escribir la respuesta de frecuencia como donde hemos dejado ae menos jomega. N 0 y M L menos 1. Podemos estar interesados en la magnitud de esta función para determinar qué frecuencias pasan a través del filtro sin atenuación y cuáles son atenuadas. A continuación se muestra un gráfico de la magnitud de esta función para L 4 (rojo), 8 (verde) y 16 (azul). El eje horizontal varía de cero a pi radianes por muestra. Observe que en los tres casos, la respuesta de frecuencia tiene una característica de paso bajo. Un componente constante (frecuencia cero) en la entrada pasa a través del filtro sin atenuación. Ciertas frecuencias más altas, como pi / 2, son completamente eliminadas por el filtro. Sin embargo, si la intención era diseñar un filtro de paso bajo, entonces no lo hemos hecho muy bien. Algunas de las frecuencias más altas se atenúan sólo por un factor de 1/10 (para la media móvil de 16 puntos) o 1/3 (para la media móvil de cuatro puntos). Podemos hacer mucho mejor que eso. La gráfica anterior se creó mediante el siguiente código Matlab: omega 0: pi / 400: pi H4 (1/4) (1-exp (-iomega4)) ./ (1-exp (-iomega)) H8 (1/8 ) (1-exp (-iomega8)) ./ (1-exp (-iomega)) trama (omega , Abs (H4) abs (H8) abs (H16)) (0, pi, 0, 1) Copia de Copyright 2000- - Universidad de California, Berkeley Indicador de regresión lineal El indicador de regresión lineal se utiliza para la identificación de tendencias y la tendencia siguiente en un De manera similar a los promedios móviles. El indicador no debe confundirse con líneas de regresión lineal que son líneas rectas ajustadas a una serie de puntos de datos. El indicador de regresión lineal representa los puntos finales de toda una serie de líneas de regresión lineal dibujadas en días consecutivos. La ventaja del indicador de regresión lineal sobre una media móvil normal es que tiene menos retraso que el promedio móvil, respondiendo más rápido a los cambios de dirección. La desventaja es que es más propenso a whipsaws. El Indicador de regresión lineal sólo es adecuado para negociar fuertes tendencias. Las señales se toman de manera similar a los promedios móviles. Utilice la dirección del indicador de regresión lineal para ingresar y salir de operaciones con un indicador de largo plazo como filtro. Ir largo si el indicador de regresión lineal aparece o salir de un comercio corto. Ir corto (o salir de un comercio largo) si el indicador de regresión lineal gira hacia abajo. Una variación de lo anterior es entrar en operaciones cuando el precio cruza el Indicador de Regresión Lineal, pero todavía sale cuando el Indicador de Regresión Lineal se vuelve hacia abajo. Ejemplo Pase el mouse sobre los subtítulos de los gráficos para mostrar las señales comerciales. Go largo L cuando el precio cruza por encima del indicador de regresión lineal de 100 días mientras el 300 días está subiendo Salida X cuando el indicador de regresión lineal de 100 días se vuelve hacia abajo Vaya largo nuevamente a L cuando el precio cruce por encima del indicador de regresión lineal de 100 días X cuando el indicador de regresión lineal de 100 días se vuelve hacia abajo Go largo L cuando el precio cruza por encima de 100 días de regresión lineal Salga de X cuando el indicador de 100 días se vuelve hacia abajo Largo L cuando el indicador de regresión lineal de 300 días aparece después del precio cruzado arriba El Indicador de 100 Días Salida X cuando se apaga el Indicador de Regresión Lineal de 300 días. La divergencia bajista en el indicador advierte de una gran inversión de tendencia. Únase a nuestra lista de correo Lea el boletín Diario de comercio Colin Twiggsrsquo, que ofrece análisis fundamentales de la economía y análisis técnico de los principales índices del mercado, oro, crudo y divisas.
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