フーリエに関するヘルプ - ページ 11

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lsv писал (а):
shobvas さんが書きました（a）です。
ヒントをくれ！=)
ところで、f(t)の解には、まだ減衰するeXponentsが含まれているのではないかと思うのですが、いかがでしょうか =)

少なくとも、どのような方向性なのかヒントを与えてください。私はANG3110で 彼にしつこく質問しましたが、無駄になってしまいました。
彼と私だけが無駄に時間をロスした =)

減衰する指数は同じ調和級数で、問題はこの級数が無限大であることです。


フーリエ変換するとf0から始まる周波数系列が得られるが、少しでも未来を見るために、つまりトレンドの方向を見るために、分析周波数の最小 値はf0の 最大2倍以下とする（fmin<=f0/2）。しかし、フーリエを使ってfminを求めようとすると、解析した級数を2倍にしなければならず、条件と矛盾する。結論：ここではフーリエは適切でない。出口：別のアルゴリズム、方法、解決策を見つける。


このように、アナルになる行を増やしてみてはいかがでしょうか。

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;
}
原則として、この値を3〜4倍にすることができます。
[Deleted]  
klot писал (а):
そして、このように分析する行を増やすと。

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;
}
原則として、この値を3〜4倍にすることができます。

そして、ポイントは、そもそも過去のデータがすべて揃っていることです。問題は、分析するデータの選択ではなく、データの分析方法である。

 
lsv писал (а):
klot さんが書きました（a）。
そして、このように年輪を重ねるように増やしていくと

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;
}
原則として、この値を3〜4倍にすることができます。

そして、ポイントは、そもそも過去のデータがすべて揃っていることです。問題は、分析するデータの選択ではなく、そのデータを分析する方法にある。


そうですね、フーリエ法で系列を平滑化するだけで、そのような特徴があれば、より安定します。
 
klot писал (а):
とにかく、それがいいんです :)

   //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さん、なぜスペクトルを計算する前に正規化する必要があるのでしょうか？
 
gpwr писал (а):
klot さんが書きました（a）。
とにかく、それがいいんです :)

   //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さん、なぜスペクトルを計算する前に正規化する必要があるのでしょうか？
happy new year!!!
この方法を用いて、様々な通貨のドルに対するスペクトルの相関を計算してみました。総じて、今はボタンを押すのに苦労していますが、この方法についての連載を準備中です、近々公開します、多くの人が興味を持つと思います...。
とりあえず、Happy New Year !!!!!!!!Happy Trends to you!!!!
 
ありがとうございました。新年あけましておめでとうございます。
 

toklot

出力データの構造について教えてください。

realfastfouriertransform(data,N,false)。

data=[0,1,2,3,4,5,6,7] の場合、どのような出力になるのでしょうか？

は、matcadで

アウトプットにあるものは、データを引用すればいいので、そこから自分で考えます。ありがとうございます。この質問は、このフォーラムのスレッド「確率的共鳴」で議論しているときに出てきたものです。

協力してくれた人たちに感謝します。図星だったんですね。

 
なんて古いスレッドだったんだろう
今まで読んでいなかったのが良かった。どんなテーマでもアマチュアであることは良いことです。垣根も、先入観もない。
PFは静的なアプリケーションでの予測には適さない。これは、そのままクリアです。
サンプルの両端の価格差から発生する寄生ハーモニックの問題は誰も提起していない。
90度の角度なんです!!!そんな前線には、自然界に存在するあらゆるハーモニクスが存在するのです
そして、ダイナミクスでPFを使った人は、klotを除いてほとんどいません。
私もビジュアライザーを作りました。そして、驚くべき結果を得ることができました。
あとは予測器を書くだけです。もちろん、遠くまで予測することはないでしょう。しかし、結果はサンプルの半分以内でほぼ絶対となる。
最終的な結果が出たら、ぜひ公開したいと思います。そして、それが何になるかは問題ではありません。ネガティブな結果も結果です。
 
Zhunko:
なんて古いスレッドだったんだろう
今まで読んでいなかったのが良かった。どんなテーマでもアマチュアであることは良いことです。垣根も、先入観もない。
PFは静的なアプリケーションでの予測には適さない。これは、そのままクリアです。
サンプルの両端の価格差から発生する寄生ハーモニックの問題は誰も提起していない。
90度の角度なんです!!!そんな前線には、自然界に存在するあらゆるハーモニクスが存在するのです
そして、ダイナミクスでPFを使った人は、klotを除いてほとんどいません。
私もビジュアライザーを作りました。そして、驚くべき結果を得ることができました。
あとは予測器を書くだけです。もちろん、遠くまで予測することはないでしょう。しかし、結果はサンプルの半分以内でほぼ絶対となる。
最終的な結果が出たら、ぜひ公開したいと思います。そして、それが何になるかは問題ではありません。ネガティブな結果も結果です。

さて、これから寄生性高調波と格闘するわけですが、上記の参考とは異なる目的を持っています。PF価格予測のIHMOは、より良いマトリックスを持つことは期待できない。
 
PFの使い分けを知る必要があります。
本来の目的以外の用途に使用すること。すなわち、ダイナミクスでPFを使用した場合の結果です。
本物のスペクトラムフィルターを手に入れた寄生する高調波を自動的にカットします。
私自身、この結果には驚いています。PFのデメリットをメリットに変えることができました。
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