Aide avec Fourier - page 11

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lsv писал (а):
shobvas a écrit (a) :
Donnez-moi un indice ! =)
Au fait, je soupçonne que la solution de f(t) comprend toujours des éléments décroissants =)

Donnez-moi au moins un indice sur la direction à prendre, car j'ai harcelé ANG3110 de questions, mais en vain.
Seuls lui et moi avons perdu du temps en vain =)

Les exposants décroissants sont la même série harmonique, le problème est que cette série est infinie.


Si nous faisons la transformée de Fourier, nous obtiendrons des séries de fréquences commençant à partir de f0, mais afin de regarder au moins un peu dans le futur, c'est-à-dire pour voir la direction de la tendance, nous devrions faire en sorte que la fréquence minimale analysée soit au maximum 2 fois inférieure à f0 (fmin<=f0/2). Mais si nous voulons utiliser Fourier pour obtenir fmin, nous devrons augmenter la série analysée d'un facteur 2, ce qui contredit la condition. Conclusion : Fourier n'est pas approprié ici. Exit : trouver un autre algorithme, une autre méthode, une autre solution.


Que diriez-vous d'augmenter le rang à annaliser de cette manière :

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 principe, vous pouvez augmenter cette valeur de trois ou quatre fois.
 
klot писал (а):
Et si nous augmentons la rangée à analyser de cette façon :

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 principe, vous pouvez augmenter cette valeur de trois ou quatre fois.

Et le fait est que nous avons toutes les données historiques en premier lieu. Le problème n'est pas le choix des données à analyser, mais la manière dont elles sont analysées.

 
lsv писал (а):
klot a écrit (a) :
Et si vous augmentez la série annalisable de cette façon :

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 principe, vous pouvez augmenter cette valeur de trois ou quatre fois.

Et le fait est que nous avons toutes les données historiques en premier lieu. Le problème n'est pas le choix des données à analyser, mais la manière dont elles sont analysées.


Oui, juste le lissage de la série par les méthodes de Fourier, avec une telle caractéristique est plus stable.
 
klot писал (а):
Quoi qu'il en soit, c'est mieux :)

   //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, pourquoi avez-vous besoin d'une normalisation avant de calculer le spectre ?
 
gpwr писал (а):
klot a écrit (a) :
Quoi qu'il en soit, c'est mieux :)

   //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, pourquoi avez-vous besoin d'une normalisation avant de calculer le spectre ?
BONNE ANNEE !!!!
J'ai utilisé cette méthode pour calculer la corrélation des spectres de différentes monnaies par rapport au dollar. En général, j'ai du mal à appuyer sur les boutons en ce moment, mais je prépare une série d'articles sur cette méthode, je les publierai bientôt, je pense que beaucoup de gens seront intéressés.....
En attendant, bonne année ! !!!!! Joyeuses Tendances à vous !!!!!
 
Merci ! Bonne année à vous aussi !
 

à klot

Veuillez m'aider à comprendre la structure des données de sortie

realfastfouriertransform(data,N,false) ;

Quelle sera la sortie si data=[0,1,2,3,4,5,6,7].

en matcad est

Ce que vous avez dans la sortie, vous pouvez juste citer les données, je me débrouillerai moi-même à partir de là. Merci. La question est apparue lors d'une discussion sur le fil de discussion du forum"Résonance stochastique".

Merci à ceux qui m'ont aidé. J'ai compris.

 
Quel vieux fil conducteur ils ont repris !
C'est une bonne chose que je ne l'ai pas lu avant. Il est bon d'être un amateur sur n'importe quel sujet. Pas de barrières, pas d'idées préconçues.
PF n'est pas adapté à la prédiction dans une application statique. C'est clair comme de l'eau de roche.
Personne n'a soulevé le problème des harmoniques parasites provenant des différences de prix aux extrémités de l'échantillon.
C'est un angle de 90 degrés ! !! Il y a toutes les harmoniques qui existent dans la nature sur un tel front !
Et presque personne n'a utilisé, sauf klot, PF dans la dynamique.
J'ai aussi fait un visualiseur. Et j'ai obtenu un résultat étonnant.
Il ne reste plus qu'à écrire un prédicteur. Bien sûr, elle ne prédit rien d'autre. Mais le résultat sera presque absolu dans la moitié de l'échantillon.
Lorsque j'obtiendrai le résultat final, je ne manquerai pas de le publier. Et peu importe ce que ce sera. Un résultat négatif est également un résultat.
 
Zhunko:
Quel vieux fil conducteur ils ont repris !
C'est une bonne chose que je ne l'ai pas lu avant. Il est bon d'être un amateur sur n'importe quel sujet. Pas de barrières, pas d'idées préconçues.
PF n'est pas adapté à la prédiction dans une application statique. C'est clair comme de l'eau de roche.
Personne n'a soulevé le problème des harmoniques parasites provenant des différences de prix aux extrémités de l'échantillon.
C'est un angle de 90 degrés ! !! Il y a toutes les harmoniques qui existent dans la nature sur un tel front !
Et presque personne n'a utilisé, sauf klot, PF dans la dynamique.
J'ai aussi fait un visualiseur. Et j'ai obtenu un résultat étonnant.
Il ne reste plus qu'à écrire un prédicteur. Bien sûr, elle ne prédit rien d'autre. Mais le résultat sera presque absolu dans la moitié de l'échantillon.
Lorsque j'obtiendrai le résultat final, je ne manquerai pas de le publier. Et peu importe ce que ce sera. Un résultat négatif est également un résultat.

Nous allons maintenant nous battre avec les harmoniques parasites, mais dans un but différent de la référence ci-dessus. IHMO pour la prédiction du prix du PF n'est pas prometteur pour avoir une meilleure matrice.
 
Vous devez savoir comment utiliser PF de différentes manières.
L'utiliser à des fins autres que celles pour lesquelles il a été conçu. C'est-à-dire les conséquences de l'utilisation de PF dans la dynamique.
J'ai un vrai filtre à spectre. Il coupe automatiquement les harmoniques parasites.
Je suis moi-même surpris par le résultat. J'ai réussi à transformer un désavantage de l'IP en un avantage.
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