R语言从经济时间序列中用HP滤波器，小波滤波和经验模态分解等提取周期性成分分析 / 开普饭

2015年电子技术应用第1期作者:王励扬1,翟昆朋2,何文涛2,马成炎2 摘要: 为找到一种普遍适合低成本MEMS陀螺仪的随机误差实时处理方法,利用Allan方差分析法首先对MEMS陀螺仪进行分 ...

经颅磁刺激与脑电图(transcranial magnetic stimulation with electroencephalography, TMS-EEG) 的同时使用作为一种评估各种皮质属性( ...

这波调整按顶部结构预计是6到8天的调整周期,今天是调整的第7天,昨天收盘30分钟第一次形成底部结构,30分钟结构如果对应的是24个30分钟就是3个交易日的上升周期,如果第一次30分钟结构有效,时间又落 ...

FFmpeg Filter 1. 概念介绍在多媒体处理中,术语滤镜(filter)指的是修改未编码的原始音视频数据帧的一种软件工具. 2. 基本原理 ● 在编码前,ffmpeg可以对raw(真实/原 ...

择时方法综述广发金融工程团队近年来开发了较多基于市场量价数据的择时模型,包括LLT.相位指标.H浪. 加权傅里叶变换.TD序列.TD幅度膨胀.TD线等.虚拟遗憾最小化等. (一)低延迟趋势线LLT ...

深度学习自然语言处理一个热衷于深度学习与NLP前沿技术的平台,期待在知识的殿堂与你相遇~ 154篇原创内容公众号文 | Sherry 来自 | 夕小瑶的卖萌屋一直以来,数据都是推动深度神经网络 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=18860 简介时间序列分析是统计学中的一个主要分支,主要侧重于分析数据集以研究数据的特征并提取有意义的统计信息来预测序列的未来值.时序分析有两种方 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=7327 您将学习如何使用Prophet(在R中)解决一个常见问题:预测公司明年的每日订单. 数据准备与探索 Prophet最拟合每日数据以及至少一年 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=23000 分解南非GDP数据本文包含各种过滤器,可用于分解南非GDP的方法.我们做的第一件事是清除当前环境中的所有变量.这可以通过以下命令进行. ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22521 在大数据的趋势下,我们经常需要做预测性分析来帮助我们做决定.其中一个重要的事情是根据我们过去和现在的数据来预测未来.这种方法我们通常被称为 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=5399 介绍对商业周期的分析需要提取时间序列的周期性成分,该时间序列通常也受到诸如潜在趋势或噪声等其他因素的影响.本文介绍了一些在最近的文献中用于 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22458 简介本文提供了一个经济案例.着重于原油市场的例子.简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据,使用了动态模型平均法(DMA), ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22360 在这篇文章中,我们将学习一种在价格序列中建立波动性模型的标准方法,即广义自回归条件异方差(GARCH)模型. 价格波动的 GARCH 模型 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22511 标准的ARIMA(移动平均自回归模型)模型允许只根据预测变量的过去值进行预测.该模型假定一个变量的未来的值线性地取决于其过去的值,以及过去 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22350 在心理学研究中,个人主体的模型正变得越来越流行.原因之一是很难从人之间的数据推断出个人过程.另一个原因是,由于移动设备无处不在,从个人获得 ...

R语言从经济时间序列中用HP滤波器，小波滤波和经验模态分解等提取周期性成分分析