💸 Как сделать бизнес проще, а карман толще?

Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое раписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже. Проблема в том, что средняя цена по рынку за такой сервис — 800 руб/мес или почти 15 000 руб за год. И это минимальный функционал. Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.
⚡️ Для новых пользователей первый месяц бесплатно. А далее 290 руб/мес, это в 3 раза дешевле аналогов. За эту цену доступен весь функционал: напоминание о визитах, чаевые, предоплаты, общение с клиентами, переносы записей и так далее.
✅ Уйма гибких настроек, которые помогут вам зарабатывать больше и забыть про чувство «что-то мне нужно было сделать».
Сомневаетесь? нажмите на текст, запустите чат-бота и убедитесь во всем сами!

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.

3. Метод наименьших квадратов.

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.