随机谐振 - 页 33

[Sceptic Philozoff]

Prival，你是一位DSP专家。我注意到，这样的专家通常在Foreh上取得良好的效果。请您推荐一些文献，好吗？你知道，DSP本身，信息理论，其他东西...

[Candid]

这似乎或多或少有些清楚。

我们需要两个振幅数组，一个用于信号，一个用于噪声。第二个数组已经进入了，因为我们只需要其中的一个值，所以我们简单地存储它，从而释放出数组来满足我们的需要。因此，这个部门应该是这样的。

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;
  }
}

但这可能要糟糕得多。原因是事实上需要为频谱密度定义阈值。它的计算代码可以从我的例子中获取，但由于它包含每个频率的虚数和实数振幅，我们将不得不把振幅而不是频率分成两个数组（即指数，每个频率对应两个指数：i和i+1）。因此，看起来我们还需要3个数组--一个用于频谱密度，两个用于指数（频率）：信号和噪声。总之，我们要做一些认真的工作，首先要了解变换后FFT的数据文件的格式。klot 的库头中的链接会有帮助。

至于慢，如果没有 "可视化软件 "会更无聊，但你至少可以享受这个过程:)。最小化终端可能会使事情加快一些。

P.S. 对于频率，你可以用一个数组来做--比如说，写1表示信号频率，写-1表示噪声频率。

[Prival]

到数学

你把我难住了 :)

1. 虽然我可以看出你的数学水平比你高。我建议从Yukio Sato的 "信号处理初识 "开始。至少对我来说，它一直是这样。如果我不理解过程物理学，我也不能应用数学（它是应用的：））。
2. 经典。小马普数字光谱分析。IHMO是最好的书，你不需要寻找其他。

我认为对外汇市场来说还有什么是必要的（有用的）。

决定何时进入和退出市场

1. 瓦尔德。统计解算功能。要特别注意著名的（至少在雷达领域）双门槛瓦尔德探测器。

用于预测价格走势

1. 法里纳。雷达信息的数字处理。这里要特别注意卡尔曼滤波，从数学上证明，在某些条件下，它比不准确更准确。但这些条件往往有问题，我有一个想法，如何使用它，此外，外汇市场本身消除了许多限制。

统计学，不同种类的分布和它们的分析。

1. 鲍里斯-鲁维莫维奇-列文。统计无线电工程的理论基础。唯一一个我们找不到错误（错字）的版本。桌面书是我在写论文的时候。

书籍的选择有点特殊，但只要把目标（平面）这个词替换成价格（Close[0]），检测机动性（在价格反转时），然后就可以更清楚地知道可以应用什么:)

全部保存，附有书籍。除了最后一个，其他都是，抱歉。

我再次呼吁大家，如果你有机会和愿望作为一个团队工作，请在Skype（privalov-sv）找到我。Vod链接到步行者http://www.skypeclub.ru/skype.htm。它对沟通非常方便。

有很多想法，足够每个人使用，没有足够的时间和精力。一个个都站不起来了。

地狱，其余的不适合，不通过php。所以你有1条出路:)谁需要这些书 -> Skype，我几乎总是在那里。书籍格式 djvu

[Prival]

致lna01

"但它可能比这更糟糕......。"

你是对的，那里的情况会更糟糕，这只是第一阶段。最主要的是了解如何正确建立指标并优化速度，因为公式将被添加，非常好的公式IHMO。将来我还需要2个缓冲器，用于相位分析+我肯定要用窗口做实验，至少要有两个窗口才行。海明和巴特沃斯。最初的结果是令人鼓舞的。试着只绘制频谱的一次谐波的振幅（没有任何阈值或排序）。获得了一张漂亮的图片，第一印象是，结点决定了设置止损 的时刻。但这仍然需要检查，我明天会试着发一张照片。

[Prival]

正如承诺的那样，我正在张贴照片。它变成了非常美丽的东西，你现在可以写一个专家。但在某处有一个错误。也许我不小心撞见了什么。请看一下。

图1.

图2

1. 如果你改变行中的比较符号，直方图就会消失（见图2）。

如果（data[i]<porog）//与阈值的比较在这种情况下，有一个直方图。

如果是这样

if (data[i]>porog) //此处缺失。

1. 能量不可能是负的，振幅也不可能是负的，更不可能是它们的总和！！。
2. 但是视觉上非常好，我把它称为 "趋势曲线能量
"。

P.S. 关于我想在这行代码中做什么的唯一问题就不回答了（如果你发现了错误），请看上面一个指标的大致概念，我想得到什么，在图片中都有。如果你在图片中解释我因为手脚无力而得到了什么。我将为之付出代价。我只是把MACD指标 加了进去，但看起来并不对。

[Candid]

Prival:

但如果你能用图片解释我因为手歪而得到的东西。我欠你一个人情。

这个：for(i=hmax;i <N;i++) - 我还是不明白。我的意思是，当然没有必要查看所有的频率，但为什么从hmax开始？

其次，傅里叶变换的结果是复数振幅。因此，每个频率的振幅对应于两个数字：实部和虚部。能量等于sqrt((Re+j*Im)*(Re-j*Im))的模数。 我可以根据自己的情况补充说，Re和Im往往是反相的。把所有东西都砍掉一个阈值是一个非微观的转变，我想不出它的物理意义。总之，能源与此无关。
我重复一遍：需要了解转换后FFT的数据文件格式。 来自klot 库头的链接会有帮助

[Prival]

lna01

我想明白了，这就是所有的问题，唯一的问题是我真的把数据格式弄错了。一旦我找到了数据格式（我把问题放到了klot的分支中），我就会拿着一张纸和一支笔坐下来检查加起来的数据。 我已经习惯了matcad。我已经习惯了与matcad打交道。 这是我的错误。关于for(i=hmax ;i <N;i++)，你应该从1开始取（甚至把它作为一个单独的变量）。试想一下，如果我们使用sqrt((Re+j*Im)*(Re-j*Im))，有一个明确的物理意义。

[Candid]

Prival:

让它成为一个单独的变量

这就对了 :) 。如果我们削减一些频率，并按能量将其余的频率分为 "阈下 "和 "阈上"，就不会有物理意义上的困难 :)

P.S. 也许我提到指标太频繁了https://forum.mql4.com/ru/6275 :)，但那里的振幅工作做得很正确--你可以直接从中取材。

[Yurixx]

那么图2中的红线是什么？实部和虚部的能量差异？非常有趣。那么指标值区域的数字是什么意思？

[Prival]

库中似乎有一个bug，或者我的手又歪了:(把我的问题贴在这里'FFT快速傅里叶变换函数库')，如果有人能检查出来。我说的到底对不对。在matlab中尝试检查。