Ayuda con Fourier - página 12
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Hay que saber utilizar la FP de diferentes maneras.
Utilizarlo para fines distintos a los previstos. Es decir, las implicaciones del uso de la FP en la dinámica.
Tengo un filtro de espectro real. Corta automáticamente los armónicos parásitos.
A mí también me sorprende el resultado. He conseguido convertir una desventaja de la FP en una ventaja.
1. La FP tiene muchos usos diferentes. ¿Qué quiere decir con asignación directa (o indirecta), digamos PF bidimensional?
2. sólo una regla decisiva (normalmente llamada umbralización) puede cortar los armónicos espurios del "espectro real". o su concepto de "espectro real" es diferente de la interpretación comúnmente conocida.
Aquí hay una cita de wikipedia "La transformada discreta de Fourier es un caso especial (y a veces se utiliza para la aproximación)"
¡Qué viejo es este hilo!
Menos mal que no lo he leído antes. De lo contrario, no me habría metido en esto. Es bueno ser un aficionado en cualquier tema. Sin barreras, sin ideas preconcebidas.
La FP no es adecuada para la predicción en una aplicación estática. Esto está muy claro.
Nadie ha planteado el problema de los armónicos parásitos derivados de las diferencias de precio en los extremos de la muestra.
¡¡Es un ángulo de 90 grados!! ¡En ese frente están todos los armónicos que existen en la naturaleza!
Y casi nadie ha utilizado, excepto klot, PF en la dinámica.
Yo también hice un visualizador. Y obtuve un resultado sorprendente.
Sólo queda escribir un predictor. Por supuesto, no va a predecir ni mucho menos. Pero el resultado será casi absoluto en la mitad de la muestra.
Cuando tenga el resultado final lo publicaré sin duda. Y no importa lo que será. Un resultado negativo también es un resultado.
¿Cómo van los resultados, lo compartirás?
La tendencia se puede separar. Pero Fourier tiene una desventaja, ya he escrito sobre ella más arriba. Tomamos un intervalo fijo y para realizar la transformación multiplicamos este intervalo en ambas direcciones al infinito, como resultado tenemos una señal continua (tasa) en tiempo infinito, porque las ondas sinusoidales son continuas. Ejemplo, nuestra tajada de precio es 10, 11, 12, 13, 12, para hacer la conversión necesitamos hacer una serie continua de ella... 10, 11, 12, 13, 12, [10, 11, 12, 13, 12], 10, 11, 12, 13, 12, ... El resultado, el precio futuro es claramente conocido, es 10, por eso Fourier no funciona. Para aplicar la idea de las frecuencias necesitamos encontrar otro método de descomposición. Por ejemplo, se pueden establecer claramente unas cuantas frecuencias y por enumeración, minimizando el error, seleccionar para ellas los valores de amplitudes y fases, obtendremos una tendencia, pero para ello se necesita un ordenador muy potente.
La interpretación es ligeramente diferente. Si descomponemos un segmento de una función en una serie de Fourier -un conjunto de armónicos-, si luego sumamos estos armónicos, obtenemos un trozo de nuestra función original, multiplicado en ambos sentidos hasta el infinito.
Si tomamos una muestra de 1024 compases, Fourier considera que 1024 compases es el periodo del primer armónico.
Si hay alguna onda con un periodo de 256 compases en esta muestra de 1024 compases, se dibujará el 4º armónico en el espectro. Si cortamos un trozo de 512 barras de nuestra muestra y hacemos otra transformación de Fourier, veremos estas ondas en el espectro como el 2º armónico. Etc.
Si nuestra muestra contiene un componente de tendencia, es decir, el precio final no es igual al inicial, la transformada de Fourier intentará representar esta recta oblicua de tendencia mediante un conjunto de armónicos (!)
y aparecerán un montón de armónicos en el espectro que no se corresponden con ninguna onda del gráfico. Por lo tanto, si la tarea consiste en extraer algunos componentes periódicos del gráfico de precios, el componente de tendencia debe eliminarse antes de la transformación.
Editar. Podemos restar la onda de baja frecuencia en lugar de la de tendencia, es decir, podemos eliminar las bajas frecuencias.
Lo mismo se aplica a los saltos de precios, por ejemplo, debido a los acontecimientos de las noticias, etc.
Hasta ahora los resultados son alentadores. >> Todavía queda mucho trabajo por hacer.
En aras del interés y de la verdad, toma una variable aleatoria integrada y aplícale tu método, y si los resultados son alentadores, puedes tirar a la basura todo lo que has elaborado. Si los resultados no son concluyentes, ¡no dude en compartir su trabajo con nosotros! A continuación se adjunta un archivo con CB.
Compruébalo.
Este es el ejemplo (indicador) que utilicé para estudiar Fourier...
Mira en el código allí - no es difícil.
Lo revisé, ajusté algunas cosas. En la función de prueba, funciona.
En aras del interés y de la verdad, toma una variable aleatoria integrada y aplícale tu método, y si los resultados son alentadores, puedes tirar a la basura todo lo que has elaborado. Si los resultados no son concluyentes, ¡no dude en compartir su trabajo con nosotros! A continuación se adjunta un archivo con CB.
Compruebe el método para los piojos.
Sergey, ¿crees seriamente que el proceso aleatorio será siempre e irremediablemente aleatorio? ¿Es usted un fanático del dogma científico?
Intente considerar un proceso aleatorio de dos o tres dimensiones en la cuarta, quinta o más dimensiones. No es aleatorio en absoluto.
El método que ha inventado permite, en teoría, reducir cualquier proceso aleatorio a uno regular. Pero es casi imposible aplicarlo en la práctica. El rendimiento del ordenador es deficiente.
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Por desgracia, dejé de trabajar en este tema durante un año. Ahora lo estoy haciendo de nuevo. Me aseguraré de publicar una foto de lo que tengo.
Sergei, ¿estás sugiriendo en serio que un proceso aleatorio será siempre e irremediablemente aleatorio? ¿Es usted un fanático del dogma científico?
Sí. Estoy seguro. Por eso se llama aleatorio. De lo contrario, deberíamos hablar de un proceso casi aleatorio, etc.
Intente considerar un proceso aleatorio de dos o tres dimensiones en cuarta, quinta y más dimensiones. No es aleatorio en absoluto.
Este método de revelación de regularidades latentes (dimensión informativa de BP), es aplicable a procesos cuasi-aleatorios, en los verdaderamente aleatorios la dimensionalidad del método coincide con la dimensionalidad del espacio analizador. Si se analizan las series que publiqué por este y otros métodos de estimación, se convencerá en su naturaleza aleatoria.
El método que he inventado permite teóricamente reducir cualquier proceso aleatorio a uno regular.
Zhunko, tienes que ser modesto y cauteloso aquí. La modestia no es más que un adorno, mientras que la prudencia, permite no dar una patada en el culo públicamente si se afirma en voz alta algo que no se corresponde con la realidad:-)
Si tienes una forma de obtener PA no accidental a partir de la accidental, entonces estás siendo ligeramente engañoso (por ejemplo, mirando al futuro) o ligeramente iluso (subraya lo que corresponda), no hay una tercera.