傅立叶的帮助 - 页 11 1...45678910111213141516171819 新评论 Dmitrii 2006.12.29 09:16 #101 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。 Sergey 2006.12.29 10:39 #102 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。 Dmitrii 2006.12.29 13:28 #103 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。 Vladimir 2006.12.31 21:08 #104 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? Dmitrii 2006.12.31 22:38 #105 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!!!!! Vladimir 2006.12.31 23:29 #106 谢谢你!也祝你新年快乐! Prival 2007.11.01 10:08 #107 到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。 Vadim Zhunko 2007.11.01 11:51 #108 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。 Prival 2007.11.01 15:22 #109 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。 Vadim Zhunko 2007.11.05 00:01 #110 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。 1...45678910111213141516171819 新评论 您错过了交易机会: 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符(不带空格) 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号,请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置,否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码? 使用 Google 登录
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。
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。
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。
总之,这样就好了 :)
总之,这样就好了 :)
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!!!!!
到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。
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。
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。
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。