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不同周期 K 线图的分析

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为什么要对不同周期K线进行分析

为什么要对K线进行分析 首先我们阅读K线的初衷是为了对股价未来走势进行一定程度上的预测。通过对历史的总结希望可以预知到未来的发展情况。我们通过特定的K线组合形态以及形成的趋势对股价进行预测。同时K线还为我们提供了很好的经验总结的工具,出现特定的排列组合时,就会产生特定的行情走势。我们可以通过对特定形态的总结来帮助我们进行日常的操作。 不同级别K线的意义 由于投资者的投资偏好不同,交易的频率有高有低,所以对K线的时间层级也提出了不同要求。例如想要以交易日为单位进行操作的投资者就要关注比日K线级别小的K线行情。通过对分钟级别和小时级别的K线进行研究分析才能对当日的总体走势有一定的把握和了解。同理以月为交易单位的投资者就要关注日和周级别的K线走势。

周期卷积、循环卷积与线性卷积综述

Neuzly 于 2020-02-24 10:42:37 发布 11558 收藏 27

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循环卷积 针对的是两个长度都为N的序列,对两个序列做FFT,然后再做IFFT得到的结果就是循环卷积,结果的长度也是N。 直接计算步骤: 序列A序列B,长度都是N,新的序列C 1把B倒过来。[翻转] 2把B向右平移一个元素。最右侧的元素补到左边。 3计算此时A和B对应元素的积的和。将其加到C的末尾。 4如果C中还不足N个元素,重复步骤2和3。 线性卷积 针对的是两个.

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目录背景知识——离散傅里叶级数(DFS)和离散傅里叶变换(DFT)线性卷积循环卷积从时域看从频域看联想——OFDM中加CP的解释结论 背景知识——离散傅里叶级数(DFS)和离散傅里叶变换(DFT) 首先回顾一套定理性质的规律: 时域 连续非周期 信号对应频域 非周期连续 信号 时域 连续周期 信号对应频域 非周期离散 信号 时域 离散非周期 信号对应频域 周期连续 不同周期 K 线图的分析 信号 时域 离散周期 信号对.

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简单理解卷积的概念1.1卷积的定义:定义任意两个信号的卷积为 这里的*代表卷积的运算符号, 是中间变量,两个信号的卷积仍是以t为变量的信号。类似地,离散的信号的卷积和:1.2 卷积的计算步骤:(1)将上面的 中的自变量t换为 ,得到 ;(2)将函数 以纵坐标为轴折叠,得到折叠信号 ;(3)将折叠信号 沿 轴平移t,t为变量,从而得到平移信号 ,t

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循环卷积(转) 循环卷积我理解是使用DFT(FFT)计算线性卷积时的衍生品。 首先连续时间没有循环卷积概念。 离散时间时,不妨假设x(n)为L点信号, 仅在0~L-1有非零值;h(n)不同周期 K 线图的分析 为M点信号,仅在0~M-1有非零值。以x(n)为输入信号通过以h(n)为单位冲激响应的线性时不变系统得到输出 y(n) = x(n) * h(n),线性卷积,直接计算的复杂度为 O(LM)。

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三种卷积线性卷积周期卷积,圆周卷积(即循环卷积,即circular convolution) 线性卷积,记不住就把它想成多项式乘法 周期卷积,就是线性卷积左右周期延拓后再加起来 圆周卷积,就是周期卷积取主值序列 直接放图片吧 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200613005528917.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM

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常用的相似度计算方法原理及实现

第2梦 于 2017-04-11 20:06:11 发布 118565 收藏 272

问题定义:有两个对象X,Y,都包含N维特征,X=(x1,x2,x3,……. xn),Y=(y1,y2,y3,……. yn),计算X和Y的相似性。常用的有五种方法,如下。

1、欧几里得距离(Eucledian Distance)

2、曼哈顿距离(Manhattan Distance)

Manhattan distance = |x1 – x2| + |y1 – y2|,p1 at (x1, y1) and p2 at (x2, y2).

3、明可夫斯基距离(Minkowski distance)

  • 当p==1,“明可夫斯基距离”变成“曼哈顿距离”
  • 当p==2,“明可夫斯基距离”变成“欧几里得距离”
  • 当p==∞,“明可夫斯基距离”变成“切比雪夫距离”

4、(余弦相似度)Cosine Similarity

5、Jaccard Similarity

首先计算出A和B的交(A ∩ B),以及A和B的并 (A ∪ B):

六、皮尔森相关系数(Pearson Correlation Coefficient)

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文章目录相似度计算方法1. 文本距离1.1 编辑距离(Edit Distance)1.2 最长公共子串、最长公共子序列(Long Common Subsequence,LCS)1.3 句向量表示(Word Averaging Model,WAM)1.4 WMD1.5 BM252. 统计指标2.1 Cosine Similarity2.2 Jaccard Similarity2.3 Pearson Correlation2.4 Euclidean Distance3. 深匹配参考 相似度计算方法 1. 文本

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STM32定时器配置(TIM1、TIM2、TIM3、TIM4、TIM5、TIM8)高级定时器+普通定时器,定时计数模式下总结

ARM中,有的逻辑寄存器在物理上对应2个寄存器,一个是程序员可以写入或读出的寄存器,称为preload register(预装载寄存器),另一个是程序员看不见的、但在操作中真正起作用的寄存器,称为shadow register(影子寄存器);设计preload register和shadow register的好处是,所有真正需要起作用的寄存器(shadow register)可以在同一个时间(发生更新事件时)被更新为所对应的preload register的内容,这样可以保证多个通道的操作能够准确地同步。如果没有shadow 不同周期 K 线图的分析 register,或者preload register和shadow register是直通的,即软件更新preload register时,同时更新了shadow register,因为软件不可能在一个相同的时刻同时更新多个寄存器,结果造成多个通道的时序不能同步,如果再加上其它因素(例如中断) ,多个通道的时序关系有可能是不可预知的。

3.1、定时器1使用

这里假设APB2时钟是1分频即 72MHZ (如果是4分频则为36MHZ [=72MHZ/4x2=36MHZ] 不同周期 K 线图的分析 不同周期 K 线图的分析 ) 配置,void RCC_Configuration(void)中配置如下代码:

则这里:APB2的时钟为1分频故出来的APB2时钟还是 72MHZ ,TIM1对系统时钟APB2(72MHZ)再进行7200分频,然后计数重载初值设置为100,则 一个定时周期Tout=(100-1+1)*(7200-1+1)/72,000,000=1/10=0.1s,即100ms为一个计数周期

3.2、定时器2使用

假设APB1时钟是2分频即72MHZ(如果是1分频则为36MHZ)配置,void RCC_Configuration(void)中配置如下代码:

则: Tout=(4-1+1)*(36000-1+1)/ 72,000,000 =4/2,000=2ms

3.3、定时器3使用

假设APB1时钟是2分频即72MHZ(如果是1分频则为36MHZ)配置,void RCC_Configuration(void)中配置如下代码:

则: Tout=(4-1+1)*(36000-1+1)/ 72,000,000 =4/2,000=2ms

3.4、定时器4使用

假设APB1时钟是4分频即72/4=18MHZ(如果是4分频则TIMxCLK=18MHZx2=36MHZ)配置,void RCC_Configuration(void)中配置如下代码:

则: Tout=(4-1+1)*(36000-1+1)/36,000,000=4/1,000=4ms

3.5、定时器5使用

则: Tout=(4-1+1)*(36000-1+1)/ 36,000,000 =4/1,000=4ms