여기 있습니다 - 맞습니다 :) . 일부 주파수를 차단하고 나머지를 에너지 측면에서 "하위 임계 값"과 "임계 임계 값 이상"으로 나누면 물리적 의미에 어려움이 없을 것입니다 :)
추신: 아마도 '스펙트럼 분석' 표시기를 너무 자주 언급한 것 같습니다. :) 하지만 진폭에 대한 작업은 거기에서 올바르게 수행됩니다.
이 방법으로 단순히 0 주파수를 제거하는 것은 서투른 작업이지만 다음에 어디로 가야하는지 보여줍니다. 사이드 로브가 있습니다. 그들은 남아있었습니다. Hamming 창의 변형으로 창을 사용해야합니다 (그러나 그는 에너지가있는 트랙터처럼 행동합니다). 우리는 거기에 도착할 때 다양한 창을보아야합니다.
때문에 다음과 같은 선택을 하는 것이 좋다고 생각합니다. 우리는 우리를 방해하는 주파수(0은 시장을 움직이지 않음)와 각 필터 sin(x)/x의 응답 함수를 알고 있습니다. 모든 필터에서 모든 측벽을 신중하게 계산하고 빼야 합니다.
측벽, 역 푸리에 변환(또는 컨볼루션)을 제거한 후 y=a+bx 형식의 추세 함수를 제거하고 옵션으로 창을 Hamming까지 적용하고 다시 직접 푸리에 변환을 수행합니다.
이제 우리는 그래프에 모든 것을 반영합니다.신호와 노이즈의 에너지, 0 제거 전, 제거 후, 추세 제거 후 + 우리는 계수 a와 b를 도출합니다. 그럴 때 시장을 탐색할 수 있는 도구가 생길 것입니다.
Prival : 라이브러리에 오류가 있는 것 같거나 손이 다시 비뚤어진 것 같습니다. (여기 'FFT 함수의 FFT 라이브러리' 에 내 질문을 게시했습니다) 누구든지 확인할 수 있다면. 내가 옳은지 아닌지. matlab에서 확인해보세요.
요컨대, matkad의 fft 입력과 klot의 fastfouriertransform 입력에 서로 다른 데이터를 제공합니다. 화내지 말고 http://alglib.sources.ru/fft/ 라이브러리 헤더의 링크를 따라가서 소스 형식과 함수의 출력 데이터를 다루라고 2번이나 조언했지만 당신은 분명히 이것을하지 않았습니다. 이것이 세 번째이자 마지막입니다. 그건 그렇고, 각 기능에는 고유 한 형식이 있습니다.
비공개 :
이 방법으로 단순히 0 주파수를 제거하는 것은 서투른 작업이지만 다음에 어디로 가야하는지 보여줍니다. 사이드 로브가 있습니다. 그들은 남아있었습니다.
hmax부터 주파수를 보기 시작하는 진폭을 합산하면 hmax보다 낮은 모든 주파수를 차단하게 됩니다. 즉, 코드에서 하나의 0 주파수가 제거됩니다. 일반적으로 0 주파수에서의 진폭은 평균에 불과하며 매우 자주 필요하지 않거나 간섭을 받기도 합니다.
나는 거기에 있었고 그것을 읽었다고 확신합니다. 그리고 당신이 준 모든 링크로 이동했습니다. 내가 어디에서 잘못되었는지 지적? realfastfouriertransform 또는 fastfouriertransform 0,1,2,3,4,5,6,7을 입력하십시오. 당신의 출력은 무엇입니까?
원래 시리즈 0,1,2, 3, 4, ...는 matkad에서 실제 함수로 간주됩니다. 그리고 fastfouriertransform은 이를 복소수, 즉 0+1*j, 2+3*j, ...로 간주합니다. 정규화 계수가 다른 방식으로 고려되는 것도 가능합니다. 나 자신은 matkad를 사용하지 않습니다. 확실히 말할 수는 없습니다.
그렇다면 그림 2의 빨간색 선은 무엇으로 밝혀졌습니까? 실제 부분과 허수 부분의 에너지 차이는 무엇입니까? 매우 흥미로운. 표시 범위의 숫자는 무엇을 의미합니까?
아쉽게도 아직 답변을 드릴 수 없어 도서관에 대한 제 질문에 대한 반박을 기다리고 있습니다. 거기에 출력된 내용을 이해할 수 없었기 때문에 '고속 푸리에 변환 FFT 함수 라이브러리'
별도의 변수로 설정
추신: 아마도 '스펙트럼 분석' 표시기를 너무 자주 언급한 것 같습니다. :) 하지만 진폭에 대한 작업은 거기에서 올바르게 수행됩니다.
이 방법으로 단순히 0 주파수를 제거하는 것은 서투른 작업이지만 다음에 어디로 가야하는지 보여줍니다. 사이드 로브가 있습니다. 그들은 남아있었습니다. Hamming 창의 변형으로 창을 사용해야합니다 (그러나 그는 에너지가있는 트랙터처럼 행동합니다). 우리는 거기에 도착할 때 다양한 창을보아야합니다.
때문에 다음과 같은 선택을 하는 것이 좋다고 생각합니다. 우리는 우리를 방해하는 주파수(0은 시장을 움직이지 않음)와 각 필터 sin(x)/x의 응답 함수를 알고 있습니다. 모든 필터에서 모든 측벽을 신중하게 계산하고 빼야 합니다.
측벽, 역 푸리에 변환(또는 컨볼루션)을 제거한 후 y=a+bx 형식의 추세 함수를 제거하고 옵션으로 창을 Hamming까지 적용하고 다시 직접 푸리에 변환을 수행합니다.
이제 우리는 그래프에 모든 것을 반영합니다.신호와 노이즈의 에너지, 0 제거 전, 제거 후, 추세 제거 후 + 우리는 계수 a와 b를 도출합니다. 그럴 때 시장을 탐색할 수 있는 도구가 생길 것입니다.
이 계획은 어떠세요?
라이브러리에 오류가 있는 것 같거나 손이 다시 비뚤어진 것 같습니다. (여기 'FFT 함수의 FFT 라이브러리' 에 내 질문을 게시했습니다) 누구든지 확인할 수 있다면. 내가 옳은지 아닌지. matlab에서 확인해보세요.
요컨대, matkad의 fft 입력과 klot의 fastfouriertransform 입력에 서로 다른 데이터를 제공합니다. 화내지 말고 http://alglib.sources.ru/fft/ 라이브러리 헤더의 링크를 따라가서 소스 형식과 함수의 출력 데이터를 다루라고 2번이나 조언했지만 당신은 분명히 이것을하지 않았습니다. 이것이 세 번째이자 마지막입니다. 그건 그렇고, 각 기능에는 고유 한 형식이 있습니다.
이 방법으로 단순히 0 주파수를 제거하는 것은 서투른 작업이지만 다음에 어디로 가야하는지 보여줍니다. 사이드 로브가 있습니다. 그들은 남아있었습니다.
hmax부터 주파수를 보기 시작하는 진폭을 합산하면 hmax보다 낮은 모든 주파수를 차단하게 됩니다. 즉, 코드에서 하나의 0 주파수가 제거됩니다. 일반적으로 0 주파수에서의 진폭은 평균에 불과하며 매우 자주 필요하지 않거나 간섭을 받기도 합니다.
저는 DSP 전문가가 아닙니다. 필요할 때 스스로 알아냈고 이제 도움을 주고 싶었습니다.
원래 시리즈 0,1,2, 3, 4, ...는 matkad에서 실제 함수로 간주됩니다. 그리고 fastfouriertransform은 이를 복소수, 즉 0+1*j, 2+3*j, ...로 간주합니다. 정규화 계수가 다른 방식으로 고려되는 것도 가능합니다. 나 자신은 matkad를 사용하지 않습니다. 확실히 말할 수는 없습니다.
내 이전 게시물에 추가했습니다
realfastfouriertransform도 작동하지 않고 첫 번째 숫자의 허수부가 있으며 정규화는 일반적으로 이해할 수 없습니다. 이 문제에 대한 설명이 없으면 에너지를 고려하는 것은 의미가 없습니다.
2007.11.03 00:36:49 2007.10.01 00:00 proverka GBPUSD,H1: i=6 입장=6 출구 aa[i]=-1.1716; aa[i*2]=0; aa[i*2+1]=0
2007.11.03 00:36:49 2007.10.01 00:00 proverka GBPUSD,H1: i=5 입장=5 출구 aa[i]=3; aa[i*2]=0; aa[i*2+1]=0
2007.11.03 00:36:49 2007.10.01 00:00 proverka GBPUSD,H1: i=4 입장=4 출구 aa[i]=-4; aa[i*2]=0; aa[i*2+1]=0
2007.11.03 00:36:49 2007.10.01 00:00 proverka GBPUSD,H1: i=3 입장=3 출구 aa[i]=-6.8284; aa[i*2]=-1. 1716; aa[i*2+1]=0
2007.11.03 00:36:49 2007.10.01 00:00 proverka GBPUSD,H1: i=2 입장=2 출구 aa[i]=-6.8284; aa[i*2]=-4; aa[i*2+1]=3
2007.11.03 00:36:49 2007.10.01 00:00 proverka GBPUSD,H1: i=1 입장=1 출구 aa[i]=3; aa[i*2]=-6. 8284; aa[i*2+1]=-6.8284
2007.11.03 00:36:49 2007.10.01 00:00 proverka GBPUSD,H1: i=0 입장=0 출구 aa[i]=21; aa[i*2]=21; aa[i*2+1]=3
realfastfouriertransform도 작동하지 않고 첫 번째 숫자의 허수부가 있으며 정규화는 일반적으로 이해할 수 없습니다.
첫 번째 숫자에는 허수부가 없으므로 realfastfouriertransform은 허수부가 없는 인덱스 1 아래에 주파수 진폭 N/2를 씁니다. 그건 그렇고, 이것은 내 지표에 명확하게 명시되어 있습니다. 그리고 여기 알려진 주소에서 당신에게 친숙한 사진이 있습니다
이 경우 PS 정규화는 상수입니다. 즉, 고려하지 않으면 비율을 위반하지 않습니다. 이것은 미터 대신 센티미터로 측정하는 것과 같습니다.
덕분에 조심하지 않았습니다. 불행히도, 저는 아직 MQL에 능숙하지 않아서 주석 없이 표시기에서 이 처리를 쉽게 찾을 수 있습니다. 정상화를 처리하는 것이 남아 있습니다.
편집하다
예, 찾았습니다. n을 곱하면 됩니다. 라이브러리에 내 게시물을 삭제했습니다. 모든 것이 바로 거기에 있습니다.
Victor ( Vinin ), 왜 귀하의 주제(" 시장의 단계적 분석 ")를 삭제했습니까? 좋은 주제였고 욕도 없었고...