Discussão do artigo "Filtragem e extração de características no domínio da frequência"

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Novo artigo Filtragem e extração de características no domínio da frequência foi publicado:

Neste artigo, vamos explorar a aplicação de filtros digitais em séries temporais representadas no domínio da frequência, com o objetivo de extrair características únicas que podem ser úteis para modelos de previsão.

No artigo "Implementação prática de filtros digitais no MQL5 para iniciantes", o autor apresentou filtros digitais aplicados ao domínio temporal. No artigo, a série é multiplicada por um conjunto único de pesos de diferentes comprimentos, dependendo do tipo de filtro e seus parâmetros. A quantidade de pesos determina a janela deslizante, que é convolvida com os valores correspondentes da série de dados ao aplicar o filtro em todo o conjunto de dados. As médias móveis funcionam de maneira semelhante.

Neste artigo, aplicaremos filtros no domínio da frequência. Os principais passos ao aplicar filtros são:

1.  Primeiro, a série é pré-processada para a operação da TDF.
2.  A TDF é aplicada à série usando o algoritmo de Transformada Rápida de Fourier (TRF, FFT). 
3.  Em seguida, alteramos a forma de onda da série de dados de qualquer maneira que consideremos necessária. Em outras palavras, o filtro é aplicado, alterando assim a forma original do sinal da série. 
4.  A forma de onda alterada é então transformada de volta ao domínio temporal pela operação inversa da TDF.
5. Por fim, desfazemos quaisquer efeitos causados pelas operações realizadas na fase inicial de pré-processamento.

Autor: Francis Dube