Maxim Dmitrievsky : 내 작업에 대한 이러한 모든 변환은 적합하지 않으며 라이브러리는 쓸모가 없습니다(학습됨). 다른 길로 가자. 그러나 아무도 아무것도 이해하지 못하기 때문에 어떻게 하는지는 말하지 않겠습니다.
문제의 전반적인 이론적 부분을 어느 정도 이해했기 때문에 어느 정도 장점을 이해하고 분명히 문제를 돕고 해결하고 싶지만 MQL5 코드로 실제 구현에 관해서는 코드에 대한 정확한 이해 없이 당신은 문제를 해결하는 방법이나 문제가 정확히 어디에 있는지에 대한 아이디어를 제공하기 위해 올바르게 이해하기가 어려워지고 있습니다. MQL5에서 구현한 범위와 MQL5 코드, 공식 또는 함수 등의 측면에서 정확히 무엇을 찾고 있는지를 의미합니다.
당신이 갇힌 MQL5 코드의 몇 줄의 형태로 당신의 생각이나 문제를 바꿀 수 있다면, 나는 그것을 해결하기 위해 최소한의 아이디어를 제공하기 위해 최선을 다할 것입니다.
주기 함수가 일련의 조화롭게 관련된 사인과 코사인으로 표현될 수 있다는 아이디어는 Baron Jean Baptiste Joseph Fourier(1768-1830) 에 의해 제안되었습니다 .
푸리에 급수의 정의
그들은 그 기능이 f(x) 기간이 있다 피, 만약 f(x+P)=f(x) 모든 값에 대해 x. 함수의 기간을 보자 f(x) 같음 2파이. 이 경우 간격에서 함수의 동작을 고려하는 것으로 충분합니다. [−π,π].
기능이 있다고 가정 해 봅시다. f(x) 마침표가 있는 2파이 간격에서 절대적으로 통합 가능 [−π,π]. 동시에 이른바 디리클레 적분 : π∫−π|f(x)|dx<∞;_
우리는 또한 기능이 f(x) 단일 값, 조각별 연속(즉, 유한한 수의 불연속 점을 가짐) 및 조각별-모노톤(유한한 최대값과 최소값을 가짐)입니다.
조건이라면 하나 그리고 2 충족, 그럼 푸리에 시리즈 기능을 위해 f(x) 존재하고 주어진 함수로 수렴
비주기적 함수를 푸리에 급수로 확장할 수 있습니까? 가능합니다. 이를 위해 확장을 가져와야 하는 간격이 기간이라고 가정하고[−π,π] 로 확장합니다.. 그러나 확장 세그먼트를 넘어 (오른쪽 가장자리 너머) 외삽 할 때 한계 내에서 주기적 함수의 값을 얻어야하며 이는 왼쪽 가장자리의 값입니다. 해당 교대 - 기간 P. 게으름을 그리는 것은 대학에서 수치 방법의 과정에서 대략 그들이 공부하는 2 년 또는 3 학년에 있습니다. 더 정확하게 말하면, (내 시간에) 그들은 공부하기 전에 - 지금은 전혀 모릅니다.
주기 함수가 일련의 조화롭게 관련된 사인과 코사인으로 표현될 수 있다는 아이디어는 Baron Jean Baptiste Joseph Fourier(1768-1830) 에 의해 제안되었습니다 .
푸리에 급수의 정의
그들은 그 기능이 f(x) 기간이 있다 피, 만약 f(x+P)=f(x) 모든 값에 대해 x. 함수의 기간을 보자 f(x) 같음 2파이. 이 경우 간격에서 함수의 동작을 고려하는 것으로 충분합니다. [−π,π].
기능이 있다고 가정합시다. f(x) 마침표가 있는 2파이 간격에서 절대적으로 통합 가능 [−π,π]. 동시에 이른바 디리클레 적분 : π∫−π|f(x)|dx<∞;_
우리는 또한 기능이 f(x) 단일 값, 조각별 연속(즉, 유한한 수의 불연속 점을 가짐) 및 조각별-모노톤(유한한 최대값과 최소값을 가짐)입니다.
조건이라면 하나 그리고 2 충족, 그럼 푸리에 시리즈 기능을 위해 f(x) 존재하고 주어진 함수로 수렴
비주기적 함수를 푸리에 급수로 확장할 수 있습니까? 가능합니다. 이를 위해 확장을 가져와야 하는 간격이 기간이라고 가정하고[−π,π] 로 확장합니다.. 그러나 확장 세그먼트를 넘어 (오른쪽 가장자리 너머) 외삽 할 때 한계 내에서 주기적 함수의 값을 얻어야하며 이는 왼쪽 가장자리의 값입니다. 해당 교대 - 기간 P. 게으름을 그리는 것은 대학에서 수치 방법의 과정에서 대략 그들이 공부하는 2 년 또는 3 학년에 있습니다. 더 정확하게 말하면, (내 시간에) 그들은 공부하기 전에 - 지금은 전혀 모릅니다.
기능을 고조파로 확장하는 의미를 잘못 이해하신듯 합니다. 어떤 왼쪽 가장자리가 오른쪽 가장자리 위로 이동합니까? 무슨 얘기를 하는 건가요?
푸리에 확장의 의미는 다른 주파수, 진폭 및 위상 편이의 고조파(사인파) 세트를 얻어 추가될 때 데이터 세트에서 원래 기능과 유사한 것을 얻는 것임을 이해합니다.
각 정현파는 무한 함수와 같으며 왼쪽 모서리도 오른쪽 모서리도 없습니다. 외삽의 경우 "왼쪽" 모서리를 "오른쪽" 모서리에 연결하지 않고 계속하면 됩니다.
그리고이 고조파 합계의 주파수는 초기 근사 데이터의 샘플링 범위와 동일하지 않지만 다른 주파수의 고조파의 모든 위상 편이가 동시에 시작 값으로 돌아가는 순간 사이의 거리와 같습니다. 이것은 모든 고조파의 주파수가 동일한 값의 배수인 경우에만 발생할 수 있기 때문에 이것이 발생할 수 있다는 사실은 아닙니다.
기능을 고조파로 확장하는 의미를 잘못 이해하신듯 합니다. 오른쪽 가장자리를 지나 어느 왼쪽 가장자리로 이동합니까? 무슨 얘기를 하는 건가요?
푸리에 확장의 의미는 다른 주파수, 진폭 및 위상 편이의 고조파(사인파) 세트를 얻어 추가될 때 데이터 세트에서 원래 기능과 유사한 것을 얻는 것임을 이해합니다.
각 정현파는 무한 함수와 같으며 왼쪽 모서리도 오른쪽 모서리도 없습니다. 외삽의 경우 "왼쪽" 모서리를 "오른쪽" 모서리에 연결하지 않고 계속하면 됩니다.
그리고이 고조파 합계의 주파수는 초기 근사 데이터의 샘플링 범위와 동일하지 않지만 다른 주파수의 고조파의 모든 위상 편이가 동시에 시작 값으로 돌아가는 순간 사이의 거리와 같습니다. 이것은 모든 고조파의 주파수가 동일한 값의 배수인 경우에만 발생할 수 있기 때문에 이것이 발생할 수 있다는 사실은 아닙니다.
파란색 선 - 근사값, 빨간색 - 외삽.
푸리에 시리즈의 "모든 위상이 변하는 순간 사이의 거리 ..."는 삼각 함수의 인수가 x, 2x, 3x, .. nx이고 기간이 적합하기 때문에 기간과 정확히 같습니다. 총계에 각각 1, 2, 3...n 번. 이 때문에 이러한 삼각 함수 집합은 푸리에 급수의 확장 계수가 서로 그리고 확장에 사용되는 주파수 수로부터 독립성을 생성하는 직교성의 속성을 갖습니다. n=1(a1 및 b1)에 대한 확장 계수를 계산한 결과, 5개의 주파수가 있는 확장에서 ai 및 bi 세트를 찾으면 이러한 값이 변경되지 않는다는 것을 이미 알고 있습니다. 이것이 아름다움입니다.
새로운 데이터가 대체될 수 있도록 출력에서 함수의 형태로 신경망에 대한 기능의 무작위 변환
매우 흥미롭습니다)) "신경망을 위한 기능 변환". 신경망에는 어디에 신호가 있습니까? 신경망에는 입력과 출력이 있습니다. 연역적 방법에 따르면 신경망의 입력에 이러한 기호를 공급하는 것을 의미한다는 결론에 도달합니다. 하지만!!! "... 출력에서 함수의 형태" ... 전체 PC
푸리에 시리즈의 "모든 위상이 변하는 순간 사이의 거리 ..."는 삼각 함수의 인수가 x, 2x, 3x, .. nx이고 기간이 적합하기 때문에 기간과 정확히 같습니다. 총계에 각각 1, 2, 3...n 번. 이 때문에 이러한 삼각 함수 집합은 푸리에 급수의 확장 계수가 서로 그리고 확장에 사용되는 주파수 수로부터 독립성을 생성하는 직교성의 속성을 갖습니다. n=1(a1 및 b1)에 대한 확장 계수를 계산한 결과, 5개의 주파수가 있는 확장에서 ai 및 bi 세트를 찾으면 이러한 값이 변경되지 않는다는 것을 이미 알고 있습니다. 이것이 아름다움입니다.
이러한 모든 변환은 내 작업에 적합하지 않으며 라이브러리는 쓸모가 없습니다(연구). 다른 길로 가자. 하지만 그때부터 아무도 문제의 장점에 대해 아무것도 이해하지 못합니다. 방법은 말하지 않겠습니다.
이 스레드에 대해 Max에게 감사드립니다. 개인적으로 나는 당신에게 관심이 있습니다. 나는 당신의 창작 과정을 따를 것입니다.
항상 AI의 심연에 빠져 있습니다.
심연이 조여집니다.
내 작업에 대한 이러한 모든 변환은 적합하지 않으며 라이브러리는 쓸모가 없습니다(학습됨). 다른 길로 가자. 그러나 아무도 아무것도 이해하지 못하기 때문에 어떻게 하는지는 말하지 않겠습니다.
문제의 전반적인 이론적 부분을 어느 정도 이해했기 때문에 어느 정도 장점을 이해하고 분명히 문제를 돕고 해결하고 싶지만 MQL5 코드로 실제 구현에 관해서는 코드에 대한 정확한 이해 없이 당신은 문제를 해결하는 방법이나 문제가 정확히 어디에 있는지에 대한 아이디어를 제공하기 위해 올바르게 이해하기가 어려워지고 있습니다. MQL5에서 구현한 범위와 MQL5 코드, 공식 또는 함수 등의 측면에서 정확히 무엇을 찾고 있는지를 의미합니다.
당신이 갇힌 MQL5 코드의 몇 줄의 형태로 당신의 생각이나 문제를 바꿀 수 있다면, 나는 그것을 해결하기 위해 최소한의 아이디어를 제공하기 위해 최선을 다할 것입니다.
죄송합니다. 무슨 말인지 이해하지 못했습니다. 분명히 그것의 한계 때문입니다. 그러나 나는 시도했다.
그러나 다음 예를 보고 사용하십시오.
https://www.mql5.com/ru/forum/216298/page5#comment_6484839
주기 함수가 일련의 조화롭게 관련된 사인과 코사인으로 표현될 수 있다는 아이디어는 Baron Jean Baptiste Joseph Fourier ( 1768-1830 ) 에 의해 제안되었습니다 .
푸리에 급수의 정의
조건이라면 하나 그리고 2 충족, 그럼 푸리에 시리즈 기능을 위해 f ( x ) 존재하고 주어진 함수로 수렴기능이 있다고 가정 해 봅시다. f ( x ) 마침표가 있는 2 파이 간격에서 절대적으로 통합 가능 [ − π , π ] . 동시에 이른바 디리클레 적분 : π ∫ − π | f ( x ) | dx < ∞ ; _
우리는 또한 기능이 f ( x ) 단일 값, 조각별 연속(즉, 유한한 수의 불연속 점을 가짐) 및 조각별-모노톤(유한한 최대값과 최소값을 가짐)입니다.
비주기적 함수를 푸리에 급수로 확장할 수 있습니까? 가능합니다. 이를 위해 확장을 가져와야 하는 간격이 기간이라고 가정하고 [ − π , π ] 로 확장합니다. . 그러나 확장 세그먼트를 넘어 (오른쪽 가장자리 너머) 외삽 할 때 한계 내에서 주기적 함수의 값을 얻어야하며 이는 왼쪽 가장자리의 값입니다. 해당 교대 - 기간 P.
게으름을 그리는 것은 대학에서 수치 방법의 과정에서 대략 그들이 공부하는 2 년 또는 3 학년에 있습니다. 더 정확하게 말하면, (내 시간에) 그들은 공부하기 전에 - 지금은 전혀 모릅니다.
주기 함수가 일련의 조화롭게 관련된 사인과 코사인으로 표현될 수 있다는 아이디어는 Baron Jean Baptiste Joseph Fourier ( 1768-1830 ) 에 의해 제안되었습니다 .
푸리에 급수의 정의
조건이라면 하나 그리고 2 충족, 그럼 푸리에 시리즈 기능을 위해 f ( x ) 존재하고 주어진 함수로 수렴기능이 있다고 가정합시다. f ( x ) 마침표가 있는 2 파이 간격에서 절대적으로 통합 가능 [ − π , π ] . 동시에 이른바 디리클레 적분 : π ∫ − π | f ( x ) | dx < ∞ ; _
우리는 또한 기능이 f ( x ) 단일 값, 조각별 연속(즉, 유한한 수의 불연속 점을 가짐) 및 조각별-모노톤(유한한 최대값과 최소값을 가짐)입니다.
비주기적 함수를 푸리에 급수로 확장할 수 있습니까? 가능합니다. 이를 위해 확장을 가져와야 하는 간격이 기간이라고 가정하고 [ − π , π ] 로 확장합니다. . 그러나 확장 세그먼트를 넘어 (오른쪽 가장자리 너머) 외삽 할 때 한계 내에서 주기적 함수의 값을 얻어야하며 이는 왼쪽 가장자리의 값입니다. 해당 교대 - 기간 P.
게으름을 그리는 것은 대학에서 수치 방법의 과정에서 대략 그들이 공부하는 2 년 또는 3 학년에 있습니다. 더 정확하게 말하면, (내 시간에) 그들은 공부하기 전에 - 지금은 전혀 모릅니다.
기능을 고조파로 확장하는 의미를 잘못 이해하신듯 합니다.
어떤 왼쪽 가장자리가 오른쪽 가장자리 위로 이동합니까? 무슨 얘기를 하는 건가요?
푸리에 확장의 의미는 다른 주파수, 진폭 및 위상 편이의 고조파(사인파) 세트를 얻어 추가될 때 데이터 세트에서 원래 기능과 유사한 것을 얻는 것임을 이해합니다.
각 정현파는 무한 함수와 같으며 왼쪽 모서리도 오른쪽 모서리도 없습니다. 외삽의 경우 "왼쪽" 모서리를 "오른쪽" 모서리에 연결하지 않고 계속하면 됩니다.
그리고이 고조파 합계의 주파수는 초기 근사 데이터의 샘플링 범위와 동일하지 않지만 다른 주파수의 고조파의 모든 위상 편이가 동시에 시작 값으로 돌아가는 순간 사이의 거리와 같습니다. 이것은 모든 고조파의 주파수가 동일한 값의 배수인 경우에만 발생할 수 있기 때문에 이것이 발생할 수 있다는 사실은 아닙니다.
파란색 선 - 근사, 빨간색 - 외삽.
기능을 고조파로 확장하는 의미를 잘못 이해하신듯 합니다.
오른쪽 가장자리를 지나 어느 왼쪽 가장자리로 이동합니까? 무슨 얘기를 하는 건가요?
푸리에 확장의 의미는 다른 주파수, 진폭 및 위상 편이의 고조파(사인파) 세트를 얻어 추가될 때 데이터 세트에서 원래 기능과 유사한 것을 얻는 것임을 이해합니다.
각 정현파는 무한 함수와 같으며 왼쪽 모서리도 오른쪽 모서리도 없습니다. 외삽의 경우 "왼쪽" 모서리를 "오른쪽" 모서리에 연결하지 않고 계속하면 됩니다.
그리고이 고조파 합계의 주파수는 초기 근사 데이터의 샘플링 범위와 동일하지 않지만 다른 주파수의 고조파의 모든 위상 편이가 동시에 시작 값으로 돌아가는 순간 사이의 거리와 같습니다. 이것은 모든 고조파의 주파수가 동일한 값의 배수인 경우에만 발생할 수 있기 때문에 이것이 발생할 수 있다는 사실은 아닙니다.
파란색 선 - 근사값, 빨간색 - 외삽.
푸리에 시리즈의 "모든 위상이 변하는 순간 사이의 거리 ..."는 삼각 함수의 인수가 x, 2x, 3x, .. nx이고 기간이 적합하기 때문에 기간과 정확히 같습니다. 총계에 각각 1, 2, 3...n 번. 이 때문에 이러한 삼각 함수 집합은 푸리에 급수의 확장 계수가 서로 그리고 확장에 사용되는 주파수 수로부터 독립성을 생성하는 직교성의 속성을 갖습니다. n=1(a1 및 b1)에 대한 확장 계수를 계산한 결과, 5개의 주파수가 있는 확장에서 ai 및 bi 세트를 찾으면 이러한 값이 변경되지 않는다는 것을 이미 알고 있습니다. 이것이 아름다움입니다.
뭘 잘못하고 있어? 고려한 고조파 수가 변경되면 첫 번째 팽창 계수의 값이 변경됩니까?
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특별한 푸리에 외삽 기법이 있습니다. 고조파로의 분해가 수행되고 진폭이 외삽된 다음 이 변화하는 진폭을 고려하여 고조파가 수집됩니다. 정확히 기억은 안나는데 그런 내용이 있습니다. 여기 코드베이스에 이 방법의 예가 있습니다.
예, 모두가 이미 이해했지만 수행 방법을 모릅니다.
새로운 데이터가 대체될 수 있도록 출력에서 함수의 형태로 신경망에 대한 기능의 무작위 변환
매우 흥미롭습니다)) "신경망을 위한 기능 변환". 신경망에는 어디에 신호가 있습니까? 신경망에는 입력과 출력이 있습니다. 연역적 방법에 따르면 신경망의 입력에 이러한 기호를 공급하는 것을 의미한다는 결론에 도달합니다. 하지만!!! "... 출력에서 함수의 형태" ... 전체 PC
실패야, 마리바나, 실패야!
푸리에 시리즈의 "모든 위상이 변하는 순간 사이의 거리 ..."는 삼각 함수의 인수가 x, 2x, 3x, .. nx이고 기간이 적합하기 때문에 기간과 정확히 같습니다. 총계에 각각 1, 2, 3...n 번. 이 때문에 이러한 삼각 함수 집합은 푸리에 급수의 확장 계수가 서로 그리고 확장에 사용되는 주파수 수로부터 독립성을 생성하는 직교성의 속성을 갖습니다. n=1(a1 및 b1)에 대한 확장 계수를 계산한 결과, 5개의 주파수가 있는 확장에서 ai 및 bi 세트를 찾으면 이러한 값이 변경되지 않는다는 것을 이미 알고 있습니다. 이것이 아름다움입니다.
뭘 잘못하고 있어? 고려한 고조파 수가 변경되면 첫 번째 팽창 계수의 값이 변경됩니까?
아니요, 고조파를 찾는 이 알고리즘은 고속 푸리에 변환을 사용하지 않고 Queen-Fernandez 주파수 계산 알고리즘을 사용합니다 . ( original code source ) 그런데, 한 시간 동안 작성자님이신가요? 이름은 같지만 프로필이 다릅니다.
주파수는 순차적으로 계산되며 서로의 배수가 아닙니다. 이것은 애니메이션 gif와 내가 위에서 제시한 코드와 현재 모두에서 볼 수 있습니다.
다음은 이 예의 고조파 주파수 계수의 예입니다(w로 인쇄됨).