그림이 고통스러울 정도로 좋습니다-그리고 지연도 없고 잘 다림질됩니다... 뭔가 나쁠 것입니다! 아마 다시 그리는 것일까요?
다른 방법은 무엇입니까? - 그렇지 않으면 전리품을 깎습니다.
아니요. 이것은 OPF + 2*PI(0 bar)의 오차를 사용한 기간의 기본 근사치입니다. 0과 2*PI의 값이 같지 않으면 OTF가 0차 고조파 값과 동일하게 하는 오류가 발생합니다. 분석 기간 값의 산술 평균. 간단한 이동을 취하고 분석된 막대의 수를 입력 값으로 지정할 수 있습니다. 2*PI만큼 OPF 값과 동일한 0번째 막대에서 매우 이동하는 값을 얻습니다.
높은 주파수, 낮은 주파수, 이동의 존재를 알 수 있습니다. 이것들은 모두 프로세스를 설명하는 수학적 모델의 속성입니다. 모델의 속성과 특성을 끝없이 변경하고 사용자 지정할 수 있지만 매트 모델 자체에 이 프로세스가 설명되어 있지 않으면 정상적인 결과를 얻을 수 없습니다. 마치 말 모델과 같습니다. 이상적인 말은 진공 상태의 공입니다. .
한 가지 더 원칙이 있지만(이것은 응용 과학에 더 가깝습니다.) "구동 나사는 나사 못보다 더 강하게 고정됩니다." 이를 바탕으로 드라이버 대신 망치를 들어 올릴 수 있습니다.).
행운을 빕니다.
ZY 이것은 수행되는 작업과 이유에 대한 이해가 있는 경우 예상할 수 있는 작업에 대한 이해가 있음을 의미합니다.
높은 주파수, 낮은 주파수, 이동의 존재를 알 수 있습니다. 이것들은 모두 프로세스를 설명하는 수학적 모델의 속성입니다. 모델의 속성과 특성을 끝없이 변경하고 사용자 지정할 수 있지만 매트 모델 자체에 이 프로세스가 설명되어 있지 않으면 정상적인 결과를 얻을 수 없습니다. 마치 말 모델과 같습니다. 이상적인 말은 진공 상태의 공입니다. .
한 가지 더 원칙이 있지만(이것은 응용 과학에 더 가깝습니다.) "구동 나사는 나사 못보다 더 강하게 고정됩니다." 이를 바탕으로 드라이버 대신 망치를 들어 올릴 수 있습니다.).
행운을 빕니다.
ZY 이것은 수행되는 작업과 이유에 대한 이해가 있는 경우 예상할 수 있는 작업에 대한 이해가 있음을 의미합니다.
기간의 변화는 그 변화가 어떻게 발생하느냐에 따라 본질적으로 체계적입니다..(-6..-4)...(+4..+6)
또한 변경 사항은 원하는대로 특정 기간까지 증가하거나 유사하게 감소합니다.
그런 다음 더 젊은 기간(증가와 함께) 또는 더 오래된 기간(감소와 함께)으로 급격한 복귀가 있습니다.
그림이 고통스러울 정도로 좋습니다-그리고 지연도 없고 잘 다림질됩니다... 뭔가 나쁠 것입니다! 아마 다시 그리는 것일까요?
다른 방법은 무엇입니까? - 그렇지 않으면 전리품을 깎습니다.
아니요. 이것은 OPF + 2*PI(0 bar)의 오차를 사용한 기간의 기본 근사치입니다. 0과 2*PI의 값이 같지 않으면 OTF가 0차 고조파 값과 동일하게 하는 오류가 발생합니다. 분석 기간 값의 산술 평균. 간단한 이동을 취하고 분석된 막대의 수를 입력 값으로 지정할 수 있습니다. 2*PI만큼 OPF 값과 동일한 0번째 막대에서 매우 이동하는 값을 얻습니다.
일반적으로 예측은 주기적 기능의 연속이 아니라 연속
변환의 시작점을 벗어난 시퀀스, 즉 고주파를 변환하고 제거한 후 곡선을 계속하십시오.
그리고 우리가 10 점에 대해 더 관찰 할 작업은 그렇게 급하지 않습니다..
10 점을 넘지 않는 것으로 충분합니다. 우리가 볼 것을 자신있게 말할 수 있습니다 ..
어떻게 된 일인지 사진을 조금 첨부하겠습니다..
'푸리에 변환을 사용한 미래 예측'
어떻게 된 일인지 사진을 조금 첨부하겠습니다..
신청하지 마세요!
여기에는 다섯 가지 이유가 있습니다.
첫 번째 이유는 가격 VR에 대한 고조파의 비정상입니다.
두 번째 - ... 더 나아가, 노래에서와 같이.
아래 그림에서 푸리에 변환 과정에서 얻은 빨간색 곡선과 몇 가지 기능..
녹색은 원본 데이터입니다..
변환 과정에서 시작 시점[0]에서 안정적인 프로세스를 얻기 위해서는 변환 주기의 선택이 필요합니다..
푸리에 변환은 향후 이 프로세스에 영향을 미치지 않습니다.
아래 그림에서 푸리에 변환 과정에서 얻은 빨간색 곡선과 몇 가지 기능..
녹색은 원본 데이터입니다..
난 믿지 않아!
그림이 고통스러울 정도로 좋습니다-그리고 지연도 없고 잘 다림질됩니다... 뭔가 나쁠 것입니다! 아마 다시 그리는 것일까요?
다른 방법은 무엇입니까? - 그렇지 않으면 전리품을 깎습니다.
난 믿지 않아!
그림이 고통스러울 정도로 좋습니다-그리고 지연도 없고 잘 다림질됩니다... 뭔가 나쁠 것입니다! 아마 다시 그리는 것일까요?
다른 방법은 무엇입니까? - 그렇지 않으면 전리품을 깎습니다.
아니요. 이것은 OPF + 2*PI(0 bar)의 오차를 사용한 기간의 기본 근사치입니다. 0과 2*PI의 값이 같지 않으면 OTF가 0차 고조파 값과 동일하게 하는 오류가 발생합니다. 분석 기간 값의 산술 평균. 간단한 이동을 취하고 분석된 막대의 수를 입력 값으로 지정할 수 있습니다. 2*PI만큼 OPF 값과 동일한 0번째 막대에서 매우 이동하는 값을 얻습니다.
일반적으로 예측은 주기적 기능의 연속이 아니라 연속
변환의 시작점을 벗어난 시퀀스, 즉 고주파를 변환하고 제거한 후 곡선을 계속하십시오.
그리고 우리가 10 점에 대해 더 관찰 할 작업은 그렇게 급하지 않습니다..
10 점을 넘지 않는 것으로 충분합니다. 우리가 볼 것을 자신있게 말할 수 있습니다 ..
어떻게 된 일인지 사진을 조금 첨부하겠습니다..
높은 주파수, 낮은 주파수, 이동의 존재를 알 수 있습니다. 이것들은 모두 프로세스를 설명하는 수학적 모델의 속성입니다. 모델의 속성과 특성을 끝없이 변경하고 사용자 지정할 수 있지만 매트 모델 자체에 이 프로세스가 설명되어 있지 않으면 정상적인 결과를 얻을 수 없습니다. 마치 말 모델과 같습니다. 이상적인 말은 진공 상태의 공입니다. .
한 가지 더 원칙이 있지만(이것은 응용 과학에 더 가깝습니다.) "구동 나사는 나사 못보다 더 강하게 고정됩니다." 이를 바탕으로 드라이버 대신 망치를 들어 올릴 수 있습니다.).
행운을 빕니다.
ZY 이것은 수행되는 작업과 이유에 대한 이해가 있는 경우 예상할 수 있는 작업에 대한 이해가 있음을 의미합니다.
높은 주파수, 낮은 주파수, 이동의 존재를 알 수 있습니다. 이것들은 모두 프로세스를 설명하는 수학적 모델의 속성입니다. 모델의 속성과 특성을 끝없이 변경하고 사용자 지정할 수 있지만 매트 모델 자체에 이 프로세스가 설명되어 있지 않으면 정상적인 결과를 얻을 수 없습니다. 마치 말 모델과 같습니다. 이상적인 말은 진공 상태의 공입니다. .
한 가지 더 원칙이 있지만(이것은 응용 과학에 더 가깝습니다.) "구동 나사는 나사 못보다 더 강하게 고정됩니다." 이를 바탕으로 드라이버 대신 망치를 들어 올릴 수 있습니다.).
행운을 빕니다.
ZY 이것은 수행되는 작업과 이유에 대한 이해가 있는 경우 예상할 수 있는 작업에 대한 이해가 있음을 의미합니다.
기간의 변화는 그 변화가 어떻게 발생하느냐에 따라 본질적으로 체계적입니다..(-6..-4)...(+4..+6)
또한 변경 사항은 원하는대로 특정 기간까지 증가하거나 유사하게 감소합니다.
그런 다음 더 젊은 기간(증가와 함께) 또는 더 오래된 기간(감소와 함께)으로 급격한 복귀가 있습니다.
중성자 24.04.2009 14:11
forte928 작성 >>
아래 그림에서 푸리에 변환 과정에서 얻은 빨간색 곡선과 몇 가지 기능..
녹색은 원본 데이터입니다..
난 믿지 않아!
그림이 고통스러울 정도로 좋습니다-그리고 지연도 없고 잘 다림질됩니다... 뭔가 나쁠 것입니다! 아마 다시 그리는 것일까요?
다른 방법은 무엇입니까? - 그렇지 않으면 전리품을 깎습니다.
레셰 토프 24.04.2009 14:54
중성자 작성 >>
난 믿지 않아!
그림이 고통스러울 정도로 좋습니다-그리고 지연도 없고 잘 다림질됩니다... 뭔가 나쁠 것입니다! 아마 다시 그리는 것일까요?
다른 방법은 무엇입니까? - 그렇지 않으면 전리품을 깎습니다.
아니요. 이것은 OPF + 2*PI(0 bar)의 오차를 사용한 기간의 기본 근사치입니다. 0과 2*PI의 값이 같지 않으면 OTF가 0차 고조파 값과 동일하게 하는 오류가 발생합니다. 분석 기간 값의 산술 평균. 간단한 이동을 취하고 분석된 막대의 수를 입력 값으로 지정할 수 있습니다. 2*PI만큼 OPF 값과 동일한 0번째 막대에서 매우 이동하는 값을 얻습니다.
10 점을 넘지 않는 것으로 충분합니다. 우리가 볼 것을 자신있게 말할 수 있습니다 ..
동의하지 않겠습니다. 우리가 움직임의 끝에 있고 10포인트 후에 추세가 바뀔 것이라고 가정합니다.
특히 동일한 10개 지점의 신뢰성이 의심되기 때문에 나가는 열차에 탑승할 가치가 있습니다.
나는 개인적으로 처음 10개의 포인트가 거짓말을 하지만 실제 인용이 예측된 인용과 수렴한다는 것을 자주 알아차렸습니다.
여기에서 질문은 "푸리에 또는 마지막 점의 효과"로 부드럽게 바뀌지만 이미 이 문제에서 그 효과가
마지막 점은 다른 효과로 인해 발생합니다. y = k*x + c 와 같은 직선을 설정한 다음 푸리에를 사용하여 외삽합니다.
직선 대신 곡선을 얻습니다. 나는 그것을 불완전한 파동 효과라고 부르고 싶습니다.
저것들. 파동이 측정 영역에 맞지 않으면 푸리에 방법에 의한 정확한 예측이 불가능합니다.
직접 고조파와 장기 고조파 모두 이 영향을 받습니다.