Ayuda con Fourier - página 11

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lsv писал (а):
shobvas escribió (a):
¡Dame una pista! =)
No por cierto sospecho que la solución de f(t) todavía incluye eXponentes que decaen =)

Por lo menos dame una pista de lo que la dirección, porque me ANG3110 lo molestó con preguntas, pero resultó en vano.
Sólo él y yo perdimos el tiempo en vano =)

Los exponentes que decaen son la misma serie armónica, el problema es que esta serie es infinita.


Si hacemos la transformada de Fourier obtendremos series de frecuencias a partir de f0, pero para poder mirar al menos un poco hacia el futuro, es decir, para ver la dirección de la tendencia, debemos hacer que la frecuencia mínima analizada sea como máximo 2 veces menor que f0 (fmin<=f0/2). Pero si queremos utilizar Fourier para obtener fmin, tendremos que aumentar la serie analizada en un factor de 2, lo que contradice la condición. Conclusión: Fourier no es apropiado aquí. Salida: Encontrar otro algoritmo, método, solución.


¿Qué tal si se aumenta la fila que se va a annalizar de esta manera?

for(int i=0; i<=M/2-1; i++)
{
aa[2*i]=(iClose(NULL,0,i);
aa[2*i+1]=(iClose(NULL,0,i)+iClose(NULL,0,i+1))/2;
}
En principio, puedes aumentar este valor tres o cuatro veces.
 
klot писал (а):
Si aumentamos la fila a analizar de esta manera:

for(int i=0; i<=M/2-1; i++)
{
aa[2*i]=iClose(NULL,0,i);
aa[2*i+1]=(iClose(NULL,0,i)+iClose(NULL,0,i+1))/2;
}
En principio, se puede aumentar tres o cuatro veces.

Y la cuestión es que, en primer lugar, tenemos todos los datos históricos. El problema no es la elección de los datos que se analizan, sino la forma de analizarlos.

 
lsv писал (а):
klot escribió (a):
Y si se aumenta la serie annalizable de esta manera:

for(int i=0; i<=M/2-1; i++)
{
aa[2*i]=iClose(NULL,0,i);
aa[2*i+1]=(iClose(NULL,0,i)+iClose(NULL,0,i+1))/2;
}
En principio, se puede aumentar tres o cuatro veces.

Y la cuestión es que, en primer lugar, tenemos todos los datos históricos. El problema no es la elección de los datos que se analizan, sino la forma de analizarlos.


Sí, sólo el suavizado de la serie por métodos de Fourier, con tal característica es más estable.
 
klot писал (а):
En fin, así está mejor :)

   //InSigNormalize(aa); //Нормализация значений 
   // Прямое преобразование Фурье - после выпонения функции в массиве aa[] - спектрограмма
   realfastfouriertransform(aa, tnn1, false); 
   InSigNormalize(aa); //Нормализация значений 
   
   //--- Вывод спектрограммы на экран
   for( i=0; i<=N-1; i++)
   {
      // Модуль комплексного числа
      SpecktrBuffer[i]=MathSqrt(aa[i*2]*aa[i*2]+aa[i*2+1]*aa[i*2+1]); 
   }

klot, ¿por qué necesitas la normalización antes de calcular el espectro?
 
gpwr писал (а):
klot escribió (a):
En fin, así está mejor :)

   //InSigNormalize(aa); //Нормализация значений 
   // Прямое преобразование Фурье - после выпонения функции в массиве aa[] - спектрограмма
   realfastfouriertransform(aa, tnn1, false); 
   InSigNormalize(aa); //Нормализация значений 
   
   //--- Вывод спектрограммы на экран
   for( i=0; i<=N-1; i++)
   {
      // Модуль комплексного числа
      SpecktrBuffer[i]=MathSqrt(aa[i*2]*aa[i*2]+aa[i*2+1]*aa[i*2+1]); 
   }

klot, ¿por qué necesitas la normalización antes de calcular el espectro?
¡¡¡¡FELIZ AÑO NUEVO!!!!
Utilicé este método para calcular la correlación de los espectros de varias monedas frente al dólar. En general, ahora mismo me cuesta apretar botones, pero estoy preparando una serie de artículos sobre este método, los publicaré pronto, creo que a mucha gente le interesará....
¡¡¡¡¡¡Mientras tanto, Feliz Año Nuevo !!!!!! ¡¡¡¡¡Felices tendencias para ti!!!!!
 
Gracias. ¡Feliz Año Nuevo para ti también!
 

a klot

Por favor, ayúdenme a entender la estructura de los datos de salida

realfastfouriertransform(data,N,false);

¿Cuál será la salida si data=[0,1,2,3,4,5,6,7]

en matcad es

Lo que tienes en la salida, puedes citar los datos, yo mismo lo resolveré a partir de ahí. Gracias. La pregunta apareció mientras se discutía en este hilo del foro"Resonancia estocástica".

Gracias a los que me ayudaron. Lo he descubierto.

 
¡Qué hilo más viejo era ese!
Menos mal que no lo he leído antes. Es bueno ser un aficionado en cualquier tema. Sin barreras, sin ideas preconcebidas.
La FP no es adecuada para la predicción en una aplicación estática. Esto está muy claro.
Nadie ha planteado el problema de los armónicos parásitos derivados de las diferencias de precio en los extremos de la muestra.
¡¡Es un ángulo de 90 grados!! ¡En ese frente están todos los armónicos que existen en la naturaleza!
Y casi nadie ha utilizado, excepto klot, PF en la dinámica.
Yo también hice un visualizador. Y obtuve un resultado sorprendente.
Sólo queda escribir un predictor. Por supuesto, no va a predecir ni mucho menos. Pero el resultado será casi absoluto en la mitad de la muestra.
Cuando tenga el resultado final lo publicaré sin duda. Y no importa lo que será. Un resultado negativo también es un resultado.
 
Zhunko:
¡Qué hilo más viejo era ese!
Menos mal que no lo he leído antes. Es bueno ser un aficionado en cualquier tema. Sin barreras, sin ideas preconcebidas.
La FP no es adecuada para la predicción en una aplicación estática. Esto está muy claro.
Nadie ha planteado el problema de los armónicos parásitos derivados de las diferencias de precio en los extremos de la muestra.
¡¡Es un ángulo de 90 grados!! ¡En ese frente están todos los armónicos que existen en la naturaleza!
Y casi nadie ha utilizado, excepto klot, PF en la dinámica.
Yo también hice un visualizador. Y obtuve un resultado sorprendente.
Sólo queda escribir un predictor. Por supuesto, no va a predecir ni mucho menos. Pero el resultado será casi absoluto en la mitad de la muestra.
Cuando tenga el resultado final lo publicaré sin duda. Y no importa lo que será. Un resultado negativo también es un resultado.

Ahora vamos a luchar con los armónicos parásitos, pero con una referencia diferente al propósito anterior. El IHMO para la predicción del precio de la FP no promete tener una matriz mejor.
 
Hay que saber utilizar la FP de diferentes maneras.
Utilizarlo para fines distintos a los previstos. Es decir, las consecuencias de utilizar la FP en la dinámica.
Tengo un filtro de espectro real. Corta automáticamente los armónicos parásitos.
A mí también me sorprende el resultado. He conseguido convertir una desventaja de la FP en una ventaja.
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