Рекурсивные фильтры

Как продвинуть сайт на первые места?

Вы создали или только планируете создать свой сайт, но не знаете, как продвигать? Продвижение сайта – это не просто процесс, а целый комплекс мероприятий, направленных на увеличение его посещаемости и повышение его позиций в поисковых системах.

Ускорение продвижения

Если вам трудно попасть на первые места в поиске самостоятельно, попробуйте технологию Буст, она ускоряет продвижение в десятки раз, а первые результаты появляются уже в течение первых 7 дней. Если ни один запрос у вас не продвинется в Топ10 за месяц, то в SeoHammer за бустер вернут деньги.

Начать продвижение сайта
Сервис онлайн-записи на собственном Telegram-боте

Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое расписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже. Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.
Для новых пользователей первый месяц бесплатно.
Чат-бот для мастеров и специалистов, который упрощает ведение записей:
— Сам записывает клиентов и напоминает им о визите;
— Персонализирует скидки, чаевые, кэшбэк и предоплаты;
— Увеличивает доходимость и помогает больше зарабатывать;

Начать пользоваться сервисом

Рекурсивные фильтры

Рекурсивные фильтры - фильтры с бесконечной импульсной характеристикой. Выходной сигнал рекурсивного фильтра зависит от входных сигналов, поступивших в данный и предшествующие моменты времени, а также от совокупности выходных сигналов фильтра полученных в предыдущие моменты времени. При ограничении на мгновенное значение входной величины Х и на предыдущее значение входной величины Хn-k, на обратную связь только для предыдущих значений выходного сигнала Yn-k и конечное число коэффициентов, имеем соотв. алгоритм:

Большее из двух чисел M и N указывает на порядок фильтра. Рекурсивные фильтры менее стабильны чем нерекурсивные из-за существования обратной связи. У них также выше чувствительность и лучше фильтрующие свойства.

S – стандартное отклонение. Точность D определяется ср. кв. отклонением.

При методе наименьших квадратов необходимо минимизировать перпендикулярное расстоянине измеряемых точек x_n, y_n к искомой кривой. Абсциссы расматриваются как почти независимые от погрешностей. Минимизировать только вертикальные расстояния, т.е. разницы ординат f(x_n)-y_n. Если сглаживающая кривая известна то можно вычислить разницы ординат и их статистическое распределение. Сглаживающая кривая только тогда достаточно точно отвечает характеристике, когда стандартное отклонение распределения разностей приблизительно сходится с точностью измеряемой величины.