傅立叶的帮助 - 页 11

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lsv писал (а):
shobvas 写道（a）。
给我一个提示!=)
不顺便说一句，我怀疑f(t)的解仍然包括衰变的eXponents =)

至少给我一个提示，什么方向，因为我ANG3110 缠着他问，但结果是徒劳的。
只有他和我白白损失了时间=)

衰减的指数是同一个谐波数列，问题是这个数列是无限的。


如果我们做傅里叶变换，我们将得到从f0开始的频率序列，但为了至少能看清未来一点，即看到趋势方向，我们应该使最小分析频率 最多比f0少2倍（fmin<=f0/2）。但如果我们想用傅里叶来获得fmin，我们将不得不把分析的序列增加2倍，这与条件相矛盾。结论：傅立叶在这里不合适。退出：寻找另一种算法、方法、解决方案。


以这种方式增加要注销的行如何。

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。
}
原则上，你可以将这个值增加三到四倍。
[Deleted]  
klot писал (а):
如果我们以这种方式增加要分析的行。

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。
}
原则上，你可以增加三到四倍。

而问题是，我们首先拥有所有的历史数据。问题不在于选择要分析的数据，而是分析数据的方式。

 
lsv писал (а):
klot 写道（a）。
而如果你以这种方式增加了可注销的系列。

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。
}
原则上，你可以将这个值增加三到四倍。

而问题是，我们首先拥有所有的历史数据。问题不是选择要分析的数据，而是分析这些数据的方式。


是的，只是用傅里叶方法对序列进行平滑处理，有这样的特点就比较稳定。
 
klot писал (а):
总之，这样就好了 :)

   //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，为什么在计算光谱之前需要归一化？
 
gpwr писал (а):
klot 写道（a）。
总之，这样就好了 :)

   //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，为什么在计算光谱之前需要归一化？
HAPPY NEW YEAR!!!!
我用这种方法来计算各种货币对美元的光谱的相关性。总的来说，我现在很难按下按钮，但我正在准备一系列关于这种方法的文章，我很快就会发表，我想很多人都会感兴趣....。
同时，新年快乐 !!!!!!Happy Trends to you!!!!!
 
谢谢你!也祝你新年快乐!
 

到klot

请帮助我了解输出数据的结构

realfastfouriertransform(data,N,false)。

如果data=[0,1,2,3,4,5,6,7]，会有什么输出？

在matcad中是

你在输出中的内容，你可以直接引用数据，我自己会从那里算出来。谢谢你。这个问题是在这个论坛的主题"随机共振 " 中讨论时出现的。

感谢那些帮助我的人。弄明白了。

 
那是一条多么老的线啊!
好在我以前没有读过这本书。在任何问题上做一个业余爱好者都是好的。没有障碍，没有先入为主的观念。
PF不适合用于静态应用中的预测。这是很清楚的，因为它是。
没有人提出由样本两端的价格差异引起的寄生谐波问题。
这是一个90度的角度！！！。在这样一个阵线上，有自然界中存在的所有谐波!
而除了klot，几乎没有人在动态中使用过PF。
我也做了一个可视化软件。而我得到了一个惊人的结果。
剩下的就是写一个预测器。当然，它不会预测到离它很远。但在一半的样本内，结果几乎是绝对的。
当我得到最终结果时，我一定会发表。而且会是什么也不重要。阴性结果也是一种结果。
 
Zhunko:
那是一条多么老的线啊!
好在我以前没有读过这本书。在任何问题上做一个业余爱好者都是好的。没有障碍，没有先入为主的观念。
PF不适合用于静态应用中的预测。这是很清楚的，因为它是。
没有人提出由样本两端的价格差异引起的寄生谐波问题。
这是一个90度的角度！！！。在这样一个阵线上，有自然界中存在的所有谐波!
而除了klot，几乎没有人在动态中使用过PF。
我也做了一个可视化软件。并得到了一个惊人的结果。
剩下的就是写一个预测器。当然，它不会预测到离它很远。但在一半的样本内，结果几乎是绝对的。
当我得到最终结果时，我一定会发表。而且会是什么也不重要。阴性结果也是一种结果。

现在，我们要与寄生谐波作斗争，但目的不同，参考上述内容。用于PF价格预测的IHMO没有希望拥有一个更好的矩阵。
 
你必须知道如何以不同的方式使用PF。
将其用于预定用途以外的目的。即在动力学上使用PF的后果。
我有一个真正的光谱过滤器。它能自动切断寄生谐波。
我自己对这个结果也很惊讶。我成功地将PF的劣势变成了优势。
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