stokastik rezonans - sayfa 33

Yeni yorum
 
Prival , sen bir DSP uzmanısın. Bu tür uzmanların genellikle Forex'te iyi sonuçlar elde ettiğini fark ettim. Edebiyat önerir misiniz lütfen? Şey, aslında DSP, bilgi teorisi, başka bir şey var ...
 

Az çok net görünüyor.

İki genlik dizisine ihtiyacımız var - biri sinyal için, diğeri gürültü için. İkinci dizi zaten girildi, çünkü ondan yalnızca bir değere ihtiyacımız var, sadece onu hatırla, böylece diziyi ihtiyaçlarımız için serbest bırak. Yani, bölüm şöyle görünmelidir:

 double thr = data1 [ hmax ] ;
for ( i = 0 ; i < N ; i ++ ) {
  if ( data [ i ] < thr ) {
    data1 [ i ] = data [ i ] ; 
    data [ i ] = 0.0 ; 
  } else {
    data1 [ i ] = 0.0 ;
  }
}

Ama muhtemelen çok daha kötü. Bu nedenle, aslında eşik spektral yoğunluk için belirlenmelidir. Bunun hesaplanması için kod örneğimden çıkarılabilir, ancak her frekans için hayali ve gerçek genlikleri içerdiğinden, genliklerin değerlerini değil, frekansları (yani indeksleri) iki diziye bölmek gerekecektir. , ve her frekans 2 indekse karşılık gelir: i ve i + 1 ). Yani, biri spektral yoğunluk için ve ikisi indeksler (frekanslar) için olmak üzere 3 diziye daha ihtiyaç duyulması çok muhtemeldir: sinyal ve gürültü. Tek kelimeyle, çok çalışmanız ve her şeyden önce dönüştürmeden sonra FFT için veri dosyası biçimini anlamanız gerekecek. Klot kütüphanesinin başlığındaki bağlantı yardımcı olacaktır.

Yavaşlığa gelince, görselleştirici olmadan her şey çok daha sıkıcı olurdu, bu yüzden en azından sürece hayran olabilirsiniz :). Terminali küçültmek işleri biraz hızlandırabilir.

PS Frekanslar için tek bir diziyle idare edebilirsiniz - örneğin, sinyal frekansları için 1 ve gürültü için -1 yazın.

 

matematiğe

şaşkın :)

  1. Mat olduğunu görmeme rağmen. senin seviyen daha yüksek Yukio Sato "Signal Processing First Aquaintance" ile başlamanızı öneririm. Süreçlerin fiziği var. En azından benim için hep böyle olmuştur. Sürecin fiziğini anlamazsam matematiği uygulayamam (uygulanır :)).
  2. Klasik. Marp Jr. Dijital spektral analiz. IHMO en iyi kitaptır, başkalarını arayamazsınız.

Forex piyasası için başka neleri gerekli (faydalı) olarak görüyorum.

Piyasaya ne zaman girip çıkacağınıza karar vermek için

  1. Wald. İstatistiksel karar fonksiyonları. Ünlü (en azından radar alanında) iki eşikli Waldows dedektörüne özellikle dikkat edin.

Fiyat hareketini tahmin etmek için

  1. Farina. Radar bilgilerinin dijital olarak işlenmesi. Orada Kalman filtresine özellikle dikkat edin, belirli koşullar altında, daha doğrusu var olmadığı matematiksel olarak kanıtlanmıştır. Ancak genellikle bu koşullarla ilgili sorunlar ortaya çıkıyor, özellikle Forex piyasasının kendisi birçok kısıtlamayı kaldırdığı için nasıl kullanılacağına dair fikirlerim var.

İstatistikler, farklı dağılım türleri ve analizleri.

  1. Levin Boris Ruvimoviç. İstatistiksel Radyo Mühendisliğinin Teorik Temelleri. Hata (yazım hatası) bulamadığımız tek baskı. Referans kitabı, tezi yazdığım zamandı.

Kitap seçimi biraz spesifik, ancak hedef (uçak) kelimesini fiyat (Yakın[0]), manevra tespiti (fiyat tersine çevirme için) ile değiştirin ve ardından neyin nereye uygulanabileceği daha net hale gelecektir :)

Her şeyi kaydet, kitapları eklerim. Sonuncusu hariç hepsi üzgünüm hayır.

Bir kez daha HERKESE hitap ediyorum, takım olarak çalışma fırsatınız ve arzunuz varsa, beni Skype'ta (privalov-sv) bulun. Programa su bağlantısı http://www.skypeclub.ru/skype.htm . İletişim için çok uygun.

Herkese yetecek kadar çok fikir var, yeterli zaman ve enerji yok. İnsan her şeyi kaldıramaz.

Lanet olsun gerisi sığmıyor, php'nin geçmesine izin verme. Yani 1 çıkış yolunuz var :) bu kitaplara kimin ihtiyacı var -> Skype, neredeyse her zaman oradayım. djvu kitap formatı

Dosyalar:
sato.zip  1353 kb
 

lna01'e

"Ama muhtemelen çok daha kötü."

Haklısın orası çok daha kötü olacak, bu sadece ilk aşama. Ana şey, bir göstergenin nasıl doğru bir şekilde oluşturulacağını anlamak ve hız açısından optimize etmektir, çünkü. eklenecek formüller ve çok iyi IHMO. Gelecekte, faz analizi için 2 arabelleğe daha ihtiyaç duyulacak + Kesinlikle pencerelerle deneme yapmak istiyorum, en azından iki tane kesin. Hamming ve Butterworth. İlk sonuçlar cesaret verici. Spektrumun 1. harmoniğinin genliğini basitçe oluşturmaya çalışın (herhangi bir eşik ve sıralama olmadan). Güzel bir resim elde edilir, ilk izlenim, fazlalıkların Stop Loss kurulum anını belirlediğidir. Ama yine de bunu kontrol etmem gerekiyor, yarın bir resim göndermeye çalışacağım.

 

Söz verdiğim gibi resimleri koyuyorum. Çok güzel bir şey olduğu ortaya çıktı, şimdi bile bir uzman yazsın. Ama bir yerde bir hata var. Belki tesadüfen bir şeye rastladım. bak lütfen

Şekil 1

İncir. 2

  1. Satırdaki karşılaştırma işaretini tersine değiştirirseniz, histogram kaybolur (bkz. Şekil 2),

if (data[i]<porog) // eşik ile karşılaştırma bu durumda bir histogram var

ve öyle olsa bile

if (data[i]>porog) // burada kayboldu

  1. Enerji negatif olamaz ve genlik de, özellikle de toplamları !! :(
  2. Ama görsel olarak çok güzel, buna "Trend çarpık ellerin enerjisi" derdim.

PS Bu kod satırında yapmak istediğim tek soruya cevap vermeyeceğim (bir hata bulursanız), göstergenin genel fikrine bakın, ne almak istedim, her şey resimlerde. Ama çarpık ellerim yüzünden ne aldığımı resimlerle açıklarsanız. Magarych benden. Az önce MACD göstergesini aldım ve hesaplamak istediklerimi oraya ekledim ama yanlış bir şey yaptığım açık.

Dosyalar:
pvf2.mq4  4 kb
 
Prival :

Ama çarpık ellerim yüzünden ne aldığımı resimlerle açıklarsanız. Magarych benden.


İşte burada: for( i=hmax ;i<N;i++) - Anlamaya devam ediyorum. Bu, elbette, tüm frekansları görüntülemek gerekli değildir, ancak neden hmax'tan?

İkinci olarak, Fourier dönüşümünün bir sonucu olarak karmaşık genlikler elde edilir. Bu nedenle, her frekansın genliği iki sayıya karşılık gelir: gerçek ve sanal kısımlar. Enerji modulo sqrt((Re+j*Im)*(Re-j*Im)). Kendimden, Re ve Im'in sıklıkla antifaza girdiğini ekleyeceğim. Bir eşiği anlamadan her şeyi kesmek önemsiz olmayan bir dönüşüm ve bunun için fiziksel bir anlam bulmayı zor buluyorum. Her durumda, buradaki enerjinin onunla hiçbir ilgisi yok.
Tekrar ediyorum: dönüştürmeden sonra FFT için veri dosyasının biçimini anlamanız gerekir. klot kütüphanesinin başlığındaki bağlantı yardımcı olacaktır
 

lna01

Her şeyin ne olduğunu anladım, gerçekten karıştırdığım tek şey veri formatıydı. Veri formatını öğrenir öğrenmez (klot sorusunu başlığa gönderdim), bir kağıt ve kalemle oturup orada neler olup bittiğini kontrol edeceğim. Ben matkad'a alışkınım. Bu hata. for( i=hmax ;i<N;i++) ile ilgili olarak, daha kesin olarak 1 ile almak (veya genellikle ayrı bir değişken oluşturmak) gereklidir. Sadece düşünün, sqrt((Re+j*Im)*(Re-j*Im)) kullanırsanız net bir fiziksel anlamı vardır.

 
Prival :

ayrı bir değişken yap

İşte - doğru :) . Frekansların bir kısmını kesip kalanını enerji açısından "eşik altı" ve "eşik üstü" diye ikiye ayırırsak fiziksel anlamda bir sıkıntı olmaz :)

Not: Belki de https://forum.mql4.com/en/6275 göstergesinden çok sık bahsediyorum :), ancak genliklerle çalışma orada doğru bir şekilde yapılır - sadece ondan alabilirsiniz.
 
Peki Şekil 2'deki kırmızı çizgi ne oldu? Gerçek ve hayali parçaların enerjileri arasındaki fark? Çok ilginç. Ve gösterge aralığındaki sayılar ne anlama geliyor?
 
Kitaplıkta bir hata var gibi görünüyor ya da yine ellerim çarpık oldu :( eğer biri kontrol edebilirse sorumu buraya 'FFT fonksiyonlarının FFT kitaplığı' olarak gönderdim). Haklı mıyım değil miyim? Matlab'da kontrol etmeyi deneyin.
1...26272829303132333435363738
Yeni yorum