股票的频谱哈尔滨期货配资分析(频谱图怎么分析)
一、信号简介信号(singal)简介咱们在生活中常常遇到信号。比方说，股票的走势图，心跳的脉冲图等等。在通讯范畴，不管是的GPS、手机语音、收音机、互联网通讯，咱们发送和接纳的都是信号。最近，深圳地铁通讯体系疑似与WiFi信号抵触，也便是地铁的天线收到了WiFi的信号，而误把该信号当作地铁通讯信号。咱们的社会信息化，是建立在信号的根底上的。信号是跟着时刻或许空间改动的序列。在信号处理中，咱们常用“信号”来特指一维信号，也便是只随单逐个个时刻或空间维度改动的序列，这样的信号在数学上能够表明成f(t)或许f(x)这样一个函数。与一维信号构成对应的是多维信号，比方说图画是二维信号，它随x,y两个空间维度改动，从数学上表明成为f(x, y)。下面在没有特别声明的情况下，都运用“信号”来代指一维信号。尽管信号的运用如此遍及，但信号从数学含义上来并没有什么奥秘的当地，仅仅一般的序列(函数)。信号处理的办法能够通用于任何一个范畴的信号(不管是通讯、金融仍是其他范畴)，这也是信号处理的魅力地点。二、简谐波简谐波(simple harmonic)正弦波(sine wave)和余弦波(cosine wave)统称为简谐波。简谐波是自然界最常见的动摇。正弦波正弦波能够写成函数的方式: 能够看到，一个简谐波三个参数，振幅(A, amplitude)、频率(f,frequency)、相位(phi, phase)。这三个参数别离操控正弦波的不同特征。经过调整它们，咱们能够得到不同的正弦波信号。 能够看到，频率高，“山峰”越密布。振幅高，“山峰”越高。相位改动，“山峰”的方位左右移动。(朋友说我是"用音量操控腔调"：歌唱本应该改动频率凹凸的时分，却在改动振幅的凹凸。)余弦波(cosine wave)函数方式与正弦波相似，用cos表明。咱们能够经过改动正弦波来从正弦波取得余弦波。三、傅立叶改换傅立叶改换 (Fourier Transform)简谐波尽管简略，但对信号处理具有重要含义。傅立叶是一名工程师，他发现，任何信号实际上都能够经过简谐波相加近似得到。也便是傅立叶定理(Fourier inversion theorem)：任何一个信号都能够由简谐波相加得到。因而，杂乱的信号能够分化成为许多个简略的简谐波。一个信号由多个频率的简谐波相加得到。组成信号的某个简谐波，称为信号的一个重量(component)。比方下图，显现了咱们如何用简谐波的叠加来不断趋近蓝色的信号:
傅立叶改换是一套固定的核算办法，用于算出信号的各个重量(也便是上面的an,bn)。在信号处理时，能够将信号进行傅立叶改换，转换为简谐波的组合。经过别离操控各个频率上的简谐波重量，咱们能够愈加有用的进行信号处理。比方说，咱们通讯的时分能够运用高频的简谐波信号。可是接纳信号的天线或许会收到其他频率的搅扰信号。这个时分，咱们能够对接纳到的混合信号做傅立叶改换，只提取方针高频的重量。这是下降信号噪音的常用办法。傅立叶改换的进程有些杂乱，但已经有许多的程序能够帮你进行。你所需求的仅仅输入信号，核算时机帮你算出它的各个重量。比方说，假如信号f(x)是周期性的，咱们能够将它改换成：也便是说，一个信号能够看做许多简谐波的和。上面的a,b是能够经过原信号求得的参数为:a, b代表了信号在各个频率上的简谐波重量的强弱(以及相位)。这样，信号就分化为了简谐波的和。由于简谐波比较简单了解，咱们能够经过研讨这些重量，来了解杂乱信号背面的机制。四、频谱频谱(frequency spectrum)经过傅立叶改换，咱们能够得到一个信号f(t)的不同频率的简谐波重量。每个重量的振幅，代表了该重量的强弱。将各个频率重量的强弱画出来，能够得到信号的频谱。比方下图是从每天降水序列中得到的频谱:能够看到，以1年为周期的简谐波重量有一个显着的顶峰。也便是说，一年周期的重量有比较强。这是有物理原因的。由于降水总是以一年四季为周期有规则的改动。经过信号->Fourier Transform->频谱，咱们能够从简谐波重量的视点，了解杂乱信号是由哪些简谐机制组成的。图画处理(Image Processing)傅立叶改换相同可用于多维信号。把傅立叶改换用于二维信号，即图画:左面是二维信号(图画，f(x,y))。是非能够用数值表明，即信号值。右边是二维图画的频谱。X轴表明x方向的频率，Y轴表明y方向的频率，是非表明不同频率重量的振幅强弱。在下面一行中，Lenna被成心加上了噪声，并引起频谱的相应改动。频谱的中心代表了低频信号的振幅，频谱远离中心的当地代表了高频信号的振幅。 咱们下面和参加噪声的图画比较。现在，在图画中参加噪声。能够看到，原图画中遍地增加了许多小“斑驳”。这些斑驳和本来的信号混合在一起。咱们很难将逐个指出这些噪音点。但另一方面，这些噪音又有必定的特征：这些噪音的空间标准（即标准）很小。这一对图画噪音的了解，能够从频谱中得到承认。从右图的频谱中能够看到，高频信号(非中心部分)显着增强。高频重量正对应空间标准小的信号。可见，噪声在频谱中，会集在高频这一特定区域。这样，在与原图画混合在一起的噪声，在频谱上则和图画区分隔。经过高频滤波技能，就能够过滤掉噪声。这也是图画降噪的一大办法。(假如对图画处理有所了解，那么必定会知道Lenna的台甫。她是一位阁楼(Playboy)女郎，但又是图画处理界的女神。你能够查找"Lenna full image"来找到全图。Lenna现在是一名老太太了，她“见证”了图画处理的开展。)五、总结信号能够分化为不同频率的简谐波重量。这有助于咱们更好的了解杂乱的信号。傅立叶改换是信号处理(以及图画处理)的根底东西。经过傅里叶改换，咱们能够取得信号的频谱。频谱为咱们供给了了解信号的另一个视角。在频率的国际里，咱们能够发现许多原信号中一些或许被忽视的信息，比方降水的时节改动，比方增强的噪声。（版权生命：文章来源于网络，侵删）
傅立叶改换是一套固定的核算办法，用于算出信号的各个重量(也便是上面的an,bn)。在信号处理时，能够将信号进行傅立叶改换，转换为简谐波的组合。经过别离操控各个频率上的简谐波重量，咱们能够愈加有用的进行信号处理。比方说，咱们通讯的时分能够运用高频的简谐波信号。可是接纳信号的天线或许会收到其他频率的搅扰信号。这个时分，咱们能够对接纳到的混合信号做傅立叶改换，只提取方针高频的重量。这是下降信号噪音的常用办法。傅立叶改换的进程有些杂乱，但已经有许多的程序能够帮你进行。你所需求的仅仅输入信号，核算时机帮你算出它的各个重量。比方说，假如信号f(x)是周期性的，咱们能够将它改换成：也便是说，一个信号能够看做许多简谐波的和。上面的a,b是能够经过原信号求得的参数为:a, b代表了信号在各个频率上的简谐波重量的强弱(以及相位)。这样，信号就分化为了简谐波的和。由于简谐波比较简单了解，咱们能够经过研讨这些重量，来了解杂乱信号背面的机制。四、频谱频谱(frequency spectrum)经过傅立叶改换，咱们能够得到一个信号f(t)的不同频率的简谐波重量。每个重量的振幅，代表了该重量的强弱。将各个频率重量的强弱画出来，能够得到信号的频谱。比方下图是从每天降水序列中得到的频谱:能够看到，以1年为周期的简谐波重量有一个显着的顶峰。也便是说，一年周期的重量有比较强。这是有物理原因的。由于降水总是以一年四季为周期有规则的改动。经过信号->Fourier Transform->频谱，咱们能够从简谐波重量的视点，了解杂乱信号是由哪些简谐机制组成的。图画处理(Image Processing)傅立叶改换相同可用于多维信号。把傅立叶改换用于二维信号，即图画:左面是二维信号(图画，f(x,y))。是非能够用数值表明，即信号值。右边是二维图画的频谱。X轴表明x方向的频率，Y轴表明y方向的频率，是非表明不同频率重量的振幅强弱。在下面一行中，Lenna被成心加上了噪声，并引起频谱的相应改动。频谱的中心代表了低频信号的振幅，频谱远离中心的当地代表了高频信号的振幅。 咱们下面和参加噪声的图画比较。现在，在图画中参加噪声。能够看到，原图画中遍地增加了许多小“斑驳”。这些斑驳和本来的信号混合在一起。咱们很难将逐个指出这些噪音点。但另一方面，这些噪音又有必定的特征：这些噪音的空间标准（即标准）很小。这一对图画噪音的了解，能够从频谱中得到承认。从右图的频谱中能够看到，高频信号(非中心部分)显着增强。高频重量正对应空间标准小的信号。可见，噪声在频谱中，会集在高频这一特定区域。这样，在与原图画混合在一起的噪声，在频谱上则和图画区分隔。经过高频滤波技能，就能够过滤掉噪声。这也是图画降噪的一大办法。(假如对图画处理有所了解，那么必定会知道Lenna的台甫。她是一位阁楼(Playboy)女郎，但又是图画处理界的女神。你能够查找"Lenna full image"来找到全图。Lenna现在是一名老太太了，她“见证”了图画处理的开展。)五、总结信号能够分化为不同频率的简谐波重量。这有助于咱们更好的了解杂乱的信号。傅立叶改换是信号处理(以及图画处理)的根底东西。经过傅里叶改换，咱们能够取得信号的频谱。频谱为咱们供给了了解信号的另一个视角。在频率的国际里，咱们能够发现许多原信号中一些或许被忽视的信息，比方降水的时节改动，比方增强的噪声。（版权生命：文章来源于网络，侵删）