Обсуждение статьи "Дискретное преобразование Хартли"

 

Опубликована статья Дискретное преобразование Хартли:

В этой статье мы познакомимся с одним из методов спектрального анализа и обработки сигналов - дискретным преобразованием Хартли. С его помощью можно фильтровать сигналы, анализировать их спектр и многое другое. Возможности DHT ничуть не меньше, чем у дискретного преобразования Фурье. Однако, в отличие от него, DHT использует только вещественные числа, что делает его более удобным для реализации на практике, а результаты его применения более наглядными.

В 1942 году Ральф Хартли в своей статье «A More Symmetrical Fourier Analysis Applied to Transmission Problems» предложил преобразование, которое является аналогом преобразования Фурье.

Так же, как и преобразование Фурье (FT), преобразование Хартли (HT) трансформирует исходный сигнал в сумму тригонометрических функций. Но между ними есть одно существенное отличие. FT преобразует вещественные значения в комплексные числа, а HT дает только вещественный результат. Из-за этого различия преобразование Хартли не стало популярным – научные и технические работники не увидели в нем каких-либо преимуществ и продолжили пользоваться привычным преобразованием Фурье. Только в 1983 году Рональд Брейсуэлл представил дискретный вариант преобразования Хартли.

Автор: Aleksej Poljakov

 
Спасибо за интересную статью! Некоторые вещи выглядят очень перспективно. :)
 
Очень понравилась статья. Очень похоже на то, что можно применить на практике. Скачал индикаторы, поюзал на разных тайм-фреймах. Пока создалось впечатление что подают эффективные сигналы. Потестирую ещё. 
 

Спасибо за статью!

Буквально вчера думал о методах выявления стадий рынка за счёт статистических показателей в подвыборке, и тут в статье увидел схожие идеи.

Проводили ли какие либо более глубокие исследования в данном направлении? Интересно, как быстро (с каким запаздыванием) и с какой ошибкой удавалось классифицировать тренды\флэты?

 
Aleksey Vyazmikin #:

Спасибо за статью!

Буквально вчера думал о методах выявления стадий рынка за счёт статистических показателей в подвыборке, и тут в статье увидел схожие идеи.

Проводили ли какие либо более глубокие исследования в данном направлении? Интересно, как быстро (с каким запаздыванием) и с какой ошибкой удавалось классифицировать тренды\флэты?

Выявление стадий рынка, наверное самая простая задача. Берем спектр цены (без основного сигнала) и пропускаем через кластерный анализ (карты Кохонена) - вот и получим стадии рынка. А вот с трендами все очень непросто - признак изменения/зарождения нового тренда - относительная слабость низкочастотной составляющей, и относительное усиление высокочастотных гармоник. Но, к сожалению, по направлению тренда - тут можно и серьезно промахнуться.