Discusión sobre el artículo "Transformada discreta de Hartley"

 

Artículo publicado Transformada discreta de Hartley:

En este artículo nos familiarizaremos con uno de los métodos de análisis espectral y de procesamiento de señales: la transformada discreta de Hartley. Con ella podremos filtrar señales, analizar su espectro y mucho más. Las capacidades de la DHT no son inferiores a las de la transformada discreta de Fourier. Sin embargo, a diferencia de este, la DHT utiliza solo números reales, lo cual la hace más cómoda de implementar en la práctica y los resultados de su aplicación resultan más visuales.

En 1942, Ralph Hartley en su artículo «A More Symmetrical Fourier Analysis Applied to Transmission Problems» propuso una transformada análoga a la de Fourier.

Al igual que la transformada de Fourier (FT), la transformada de Hartley (HT) convierte la señal original en una suma de funciones trigonométricas. Pero hay una diferencia significativa entre ambas. La FT convierte valores reales en números complejos, mientras que la HT solo ofrece un resultado de tipo real. Debido a esta diferencia, la transformada de Hartley no se hizo popular: los científicos y técnicos no vieron ninguna ventaja en ella y continuaron usando la transformada de Fourier habitual. No fue hasta 1983 que Ronald Bracewell introdujo una versión discreta de la transformada de Hartley.

Autor: Aleksej Poljakov

 
Gracias por este interesante artículo. Algunas cosas parecen muy prometedoras. :)
 
Me ha gustado mucho el artículo. Muy similar a lo que se puede aplicar en la práctica. He descargado los indicadores, los utilizó en diferentes marcos de tiempo. Hasta ahora, tengo la impresión de que dan señales eficaces. Voy a probar más.
 

Gracias por el artículo.

Justo ayer estaba pensando en métodos para identificar etapas del mercado a través de indicadores estadísticos en una submuestra, y vi ideas similares en el artículo.

¿Han realizado alguna investigación más profunda en este sentido? Me pregunto con qué rapidez (con qué retardo) y con qué error consiguieron clasificar las tendencias\flats.

 
Aleksey Vyazmikin #:

Gracias por el artículo.

Justo ayer estaba pensando en métodos para identificar etapas del mercado mediante indicadores estadísticos en una submuestra, y vi ideas similares en el artículo.

¿Han realizado alguna investigación más profunda en este sentido? Me pregunto con qué rapidez (con qué desfase) y con qué error consiguieron clasificar las tendencias\flats.

La identificación de las etapas del mercado es probablemente la tarea más fácil. Tomamos el espectro de precios (sin la señal principal) y lo pasamos por un análisis de conglomerados (mapas de Kohonen) - con eso obtenemos etapas de mercado. Pero todo es muy complicado con las tendencias - la señal de cambio/comienzo de una nueva tendencia es la debilidad relativa del componente de baja frecuencia y el fortalecimiento relativo de los armónicos de alta frecuencia. Pero, por desgracia, es posible errar gravemente en la dirección de la tendencia.