文章 "频域中的滤波和特征提取"

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在本文中，我们探索了在时间序列由数字滤波器在频域上进行表达的应用，如此即可提取也许对预测模型有用的独特特征。

在文章《面向初学者的 MQL5 数字过滤器的实际实现》一文中，作者阐述了通过卷积在时域中应用的数字滤波器。该系列是一组不同长度的唯一权重的乘积，具体取决于滤波器类型及其参数。权重数量定义了一个移动窗口，当滤波器应用于该数据范围时，会与相应的序列值进行卷积。移动平均线也以相同的方式工作。

在本文中，我们将把滤波器应用在频域之中。涉及的基本步骤如下：

1.  首先，在准备 DFT 操作时对序列进行预处理。
2.  DFT 使用快速傅里叶变换算法（FFT）应用于序列。
3.  接下来，我们遵照我们认为必要的任何方式操纵序列的波形。也就是说，应用了一个滤波器，从而修改了序列的原始波形。
4.  对修改后的波形进行逆 DFT 操作，将其转换回熟悉的时域。
5. 最后，我们撤销在初始预处理步骤所执行操作所带来的任何影响。

作者：Francis Dube