傅立叶的帮助 - 页 11

 
lsv писал (а):
shobvas 写道(a)。
给我一个提示!=)
不顺便说一句,我怀疑f(t)的解仍然包括衰变的eXponents =)

至少给我一个提示,什么方向,因为我ANG3110 缠着他问,但结果是徒劳的。
只有他和我白白损失了时间=)

衰减的指数是同一个谐波数列,问题是这个数列是无限的。


如果我们做傅里叶变换,我们将得到从f0开始的频率序列,但为了至少能看清未来一点,即看到趋势方向,我们应该使最小分析频率 最多比f0少2倍(fmin<=f0/2)。但如果我们想用傅里叶来获得fmin,我们将不得不把分析的序列增加2倍,这与条件相矛盾。结论:傅立叶在这里不合适。退出:寻找另一种算法、方法、解决方案。


以这种方式增加要注销的行如何。

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。
}
原则上,你可以将这个值增加三到四倍。
 
klot писал (а):
如果我们以这种方式增加要分析的行。

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。
}
原则上,你可以增加三到四倍。

而问题是,我们首先拥有所有的历史数据。问题不在于选择要分析的数据,而是分析数据的方式。

 
lsv писал (а):
klot 写道(a)。
而如果你以这种方式增加了可注销的系列。

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。
}
原则上,你可以将这个值增加三到四倍。

而问题是,我们首先拥有所有的历史数据。问题不是选择要分析的数据,而是分析这些数据的方式。


是的,只是用傅里叶方法对序列进行平滑处理,有这样的特点就比较稳定。
 
klot писал (а):
总之,这样就好了 :)

   //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,为什么在计算光谱之前需要归一化?
 
gpwr писал (а):
klot 写道(a)。
总之,这样就好了 :)

   //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,为什么在计算光谱之前需要归一化?
HAPPY NEW YEAR!!!!
我用这种方法来计算各种货币对美元的光谱的相关性。总的来说,我现在很难按下按钮,但我正在准备一系列关于这种方法的文章,我很快就会发表,我想很多人都会感兴趣....。
同时,新年快乐 !!!!!!Happy Trends to you!!!!!
 
谢谢你!也祝你新年快乐!
 

klot

请帮助我了解输出数据的结构

realfastfouriertransform(data,N,false)。

如果data=[0,1,2,3,4,5,6,7],会有什么输出?

在matcad中是

你在输出中的内容,你可以直接引用数据,我自己会从那里算出来。谢谢你。这个问题是在这个论坛的主题"随机共振 " 中讨论时出现的。

感谢那些帮助我的人。弄明白了。

 
那是一条多么老的线啊!
好在我以前没有读过这本书。在任何问题上做一个业余爱好者都是好的。没有障碍,没有先入为主的观念。
PF不适合用于静态应用中的预测。这是很清楚的,因为它是。
没有人提出由样本两端的价格差异引起的寄生谐波问题。
这是一个90度的角度!!!。在这样一个阵线上,有自然界中存在的所有谐波!
而除了klot,几乎没有人在动态中使用过PF。
我也做了一个可视化软件。而我得到了一个惊人的结果。
剩下的就是写一个预测器。当然,它不会预测到离它很远。但在一半的样本内,结果几乎是绝对的。
当我得到最终结果时,我一定会发表。而且会是什么也不重要。阴性结果也是一种结果。
 
Zhunko:
那是一条多么老的线啊!
好在我以前没有读过这本书。在任何问题上做一个业余爱好者都是好的。没有障碍,没有先入为主的观念。
PF不适合用于静态应用中的预测。这是很清楚的,因为它是。
没有人提出由样本两端的价格差异引起的寄生谐波问题。
这是一个90度的角度!!!。在这样一个阵线上,有自然界中存在的所有谐波!
而除了klot,几乎没有人在动态中使用过PF。
我也做了一个可视化软件。并得到了一个惊人的结果。
剩下的就是写一个预测器。当然,它不会预测到离它很远。但在一半的样本内,结果几乎是绝对的。
当我得到最终结果时,我一定会发表。而且会是什么也不重要。阴性结果也是一种结果。

现在,我们要与寄生谐波作斗争,但目的不同,参考上述内容。用于PF价格预测的IHMO没有希望拥有一个更好的矩阵。
 
你必须知道如何以不同的方式使用PF。
将其用于预定用途以外的目的。即在动力学上使用PF的后果。
我有一个真正的光谱过滤器。它能自动切断寄生谐波。
我自己对这个结果也很惊讶。我成功地将PF的劣势变成了优势。