Full-text resources of CEJSH and other databases are now available in the new Library of Science.
Visit https://bibliotekanauki.pl

Results found: 2

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

Search:
in the keywords:  filtry cyfrowe
help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
PL
Filtry cyfrowe, zarówno ze średnią ruchomą, jak i autoregresyjne, są szeroko wykorzystywane w tłumieniu zakłóceń, przetwarzaniu sygnałów bądź wyodrębnianiu informacji z potoków danych. Chociaż dobrze znana teoria filtrów pozwala na optymalny dobór parametrów, istnieją jednak takie zastosowania praktyczne, których wymagania ograniczają stosowanie filtrów cyfrowych. Jednym z ważniejszych ograniczeń jest opóźnienie odpowiedzi filtru, wynikające z konieczności korzystania ze zbyt wielu opóźnionych sygnałów wejściowych. Zaproponowana w artykule metoda umożliwia dobór parametrów filtru, zmniejszając jego opóźnienie przy zachowaniu istotnych dla użytkownika wymagań (np. tłumienia) za pomocą algorytmu genetycznego. Charakterystyki widmowe takich filtrów porównano z charakterystykami widmowymi najbardziej znanych filtrów klasycznych.
EN
Digital filters, either as filters with moving average (Finite Impulse Response) or autoregressive filters (Infinite Impulse Response), are widely used in noise suppression, signal processing or extracting information from data streams. Although well‑known theory allows for optimal parameter selection, there still exist such real applications where requirements limit the use of digital filters. One of the most important limitations is the response time delay caused by too many used lagged input signals. The method proposed in the article allows us to estimate filter parameters with a genetic algorithm, decreasing its delay but keeping the requirements important for the user (e.g.: attenuation). Transfer functions of such filters were compared with transfer functions of the most known classical filters.
PL
Celem artykułu jest próba oceny wpływu filtracji ekonomicznych szeregów czasowych na portrety fazowe ich składowych trendowych oraz cyklicznych. W zasadzie wszelkie przekształcenia szeregów czasowych związane z ich (szeregów) analizą, prognozowaniem, modelowaniem, sterowaniem itp. można potraktować jako filtrację. Filtry cyfrowe znajdują zastosowanie m.in. w ekonomii do wygładzania szeregów czasowych, usuwania niepożądanych wahań (sezonowych, przypadkowych, wysoko- lub niskoczęstościowych itp.), prognozowania i modelowania procesów ekonomicznych. Uzyskane wyniki pozwalają na sformułowanie odwrotnej zależności między wykładnikiem Hursta i występowaniem dominujących częstości we wszystkich badanych szeregach: wraz ze wzrostem wykładnika Hursta (lub ze zmniejszaniem się wymiaru fraktalnego) zanika wyraźna struktura harmoniczna. Przeprowadzone symulacje z filtracją szeregów czasowych potwierdzają tezę, że regularność przebiegów cyklicznych cechuje raczej układy antypersystentne, powracające do wartości średnich. W układach wzmacniających trendy (persystentnych) wyraźna regularność występuje rzadko. Portrety fazowe uzyskane w wyniku filtracji Hodricka-Prescotta i Kalmana są najbliższe portretom fazowym cyklu granicznego, charakterystycznego dla układów oscylujących wokół pewnego stanu równowagi. Przeprowadzone badanie wskazuje, że ekonomiczne szeregi czasowe są cyklami nieokresowymi, tzn. nie mają ściśle określonej skali czasowej i długości. Zastosowanie procedury filtracji pozwala wyjawić okresową, regularną naturę ekonomicznych szeregów czasowych. Najbardziej efektywne wydaje się zastosowanie filtra Hodricka-Prescotta i filtra Kalmana.
EN
The article attempts to assess the impact of filtration of economic time series in order to draw up to phase portraits of their trend and cyclical components. In principle, all transformations of time series connected with their (i.e. transformations) analysis, forecasting, modelling, control and the like can be treated as filtration. Digital filters find their application, among others, in economics, for smoothing time series, removing undesirable seasonal variations, accidental, high or low frequency fluctuations and the like, and forecasting and the modelling of economic processes. Achieved results allow for formulating the opposite relation between the Hurst exponent and the appearance of dominating frequencies in all examined series: along with the height of the Hurst exponent (or with reduction of fractal dimension) a distinct harmonic structure fades out. Presented simulations with the filtration of time series confirm the thesis that the regularity of cyclical courses characterises rather antipersistent systems, and return to average values. In the systems amplifying trends (persistent systems) the distinct regularity rarely appears. Phase portraits obtained as a result of the Hodrick-Prescott filtration and that of Kalman are the closest for phase portraits of the limited cycle, characteristic of systems fluctuating around the certain steady-state. The conducted examination shows that economic time series are nonperiodic cycles, i.e. they do not have a closely determined temporary scale and length. Application of the procedure of filtration allows to reveal the periodic, regular nature of economic time series. The use of the Hodrick-Prescott filter and Kalman filter seems to be most effective.
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.