Integer : 우리는 이미 그것을 즐기고 있습니다. alglib의 알고리즘은 오랫동안 다시 작성되었으며 코드베이스(https://www.mql5.com/en/code/9696)에 있습니다. 표본 크기에 대한 그의 설명을 읽으십시오. 임의가 아니라 2의 거듭제곱이어야 합니다.
이것은 다른 알고리즘입니다. klot'이 가지고 있는 것은 실제 급수의 고전적인 빠른 변환입니다(단 2의 거듭제곱이 아니라 임의의 n에 대해 수행될 수 있음). 나는 모든 n에 대해 복잡한 시리즈 변환 래퍼를 만들었습니다. 논쟁하지 않기 위해 출처를 인용합니다.
1차원 복소수 FFT.
배열 크기 N은 임의의 숫자(복수 또는 소수)일 수 있습니다 . 합성 N
Cooley-Tukey 알고리즘의 캐시 무시 변형으로 처리됩니다.
작은 소인수는 하드 코딩된 코드렛을 사용하여 변환됩니다.
FFTW codelet, 그러나 저수준 최적화 없음), 큰 소인수
Bluestein의 알고리즘으로 처리됩니다.
속도에 대한 메모도 있습니다.
가장 빠른 변환은 부드러운 N을 위한 것입니다(소인수는 2, 3, 5만 해당).
2의 거듭제곱에 대해 가장 빠릅니다. N이 이보다 큰 소인수를 가질 때,
그러나 N보다 100배 작으면 계산은 약 4배가 됩니다.
근처의 고도로 합성된 N보다 느립니다. N 자체가 소수일 때 속도
6배 낮아집니다.
알고리즘은 N(복합 또는 소수)에 대해 O(N*logN) 복잡성을 갖습니다.
코드 기반에 그런 칠면조가 있습니다. 외삽자가 호출되므로 매개 변수의 변경 사항도 고려하면 막대에서 막대 +로 다시 그리는 것이 흥미 롭습니다. 그러나 예측에서 급격한 점프의 문제가 있습니다. 부분, 즉 그 변화에 대한 분석은 할 수 있을 것 같지만 급한 점프는 모든 것을 망쳐 45도에서 직선으로 올라갔다가 -30도 아래로 쾅하고 다시 45도 위로 올라가는 것과 같으니 이 점프를 없애야 한다.. ..
여기에서 나는 한 번 alglib에서 FFT 절차에 대한 래퍼를 수집했습니다. 샘플 크기는 임의적입니다. 즐기세요)).
여기에서 읽으십시오.
우리는 이미 그것을 즐기고 있습니다. alglib의 알고리즘은 오랫동안 다시 작성되었으며 코드베이스(https://www.mql5.com/en/code/9696)에 있습니다. 표본 크기에 대한 그의 설명을 읽으십시오. 임의가 아니라 2의 거듭제곱이어야 합니다.
이것은 다른 알고리즘입니다. klot'이 가지고 있는 것은 실제 급수의 고전적인 빠른 변환입니다(단 2의 거듭제곱이 아니라 임의의 n에 대해 수행될 수 있음). 나는 모든 n에 대해 복잡한 시리즈 변환 래퍼를 만들었습니다. 논쟁하지 않기 위해 출처를 인용합니다.
1차원 복소수 FFT. 배열 크기 N은 임의의 숫자(복수 또는 소수)일 수 있습니다 . 합성 N Cooley-Tukey 알고리즘의 캐시 무시 변형으로 처리됩니다. 작은 소인수는 하드 코딩된 코드렛을 사용하여 변환됩니다. FFTW codelet, 그러나 저수준 최적화 없음), 큰 소인수 Bluestein의 알고리즘으로 처리됩니다.속도에 대한 메모도 있습니다.
물론 어떤 질문이든 가능합니다)
이 표시기를 고칠 수 있습니까?
https://www.mql5.com/ru/code/7359
그가 다시 그리지 않도록?
푸리에 확장을 가격에 직접 적용하지 않고 점에서 무지개 조각을 변경하는 데 적용하려고 시도한 사람이 있습니까?
푸리에 확장을 가격에 직접 적용하지 않고 점에서 무지개 조각을 변경하는 데 적용하려고 시도한 사람이 있습니까?
또한, 이와 같은 절단은 수직이 아닙니다.
발레라, 당신을 위한 작업입니다.
2 + 2가 아니라 1 + 3을 추가하려고 했습니까? 노력하다!
당신의 질문은 무언가입니다! 당신이 주제에서 완전히 벗어난 것이 분명합니다.
또한, 이와 같은 절단은 수직이 아닙니다.
그림이 정확하지 않습니다. 급하게 그려야했습니다 ...이 섹션은 곡선이어야하며 샘플의 두 끝에서 서로를 향해 가야합니다.
포스팅을 마치며 수정하겠습니다.