去趋势理解（detrend）
纸上得来终觉浅～ 于 2019-11-06 16:23:52 发布 16097 收藏 4
自用的DFA算法，需自设参数，用于数据处理，信号处理，机器学习等方面。全称：Detrended Fluctuation Analysis，DFA，DFA是1994年由Peng等基于DNA机理提出的标度指数计算方法，用于分析时间序列的长程相关性。 DFA 方法的一个优点是它可以有效地滤去序列中的各阶趋势成分, 能检测含有噪声且叠加有多项式趋势信号的长程相关, 适合非平稳时间序列的长程幂律相关分析
12-23 2万+
https://machinelearningmastery.com/time-series-trends-in-python/ 趋势是时间序列水平的长期增加或减少 有趋势的时间序列是非平稳的。 可以模拟确定的趋势。建模之后，它可以从时间系列数据集中去除。这就是时间序列去趋势。 该数据集有明显的上升趋势 差分法去趋势 时间序列去趋势最简单的方法就是差分。 具体而言，在等时间步长的.
02-17 1567
matlab可以使用detrend函数去除时间序列x中的均值或线性趋势，这在FFT处理中尤其常用。 格式： y = detrend(x) % 消除时间序列中的线性趋势项 y = detrend(x,‘constant’) % 消除时间序列中的均值 y = detrend(x,‘linear’,bp) % 分段消除时间序列中的线性趋势项,bp为分段点向量 代码： sig = [0 1 -2 1 0 .
03-03 6万+
05-05 1380
算法原理：将信号分解成静态稳定分量和非线性趋势项，利用正则最小二乘法估计出非线性趋势项，从而得到所需的静态稳定分量。 应用举例：利用PPG或IPPG技术采集的原始脉搏波往往存在基线漂移，可以使用本算法去除原始脉搏信号中的基线漂移，算法效果明显优于低通滤波器和传统的线性去趋势算法。算法实际效果如下图所示： Matlab完整代码： 参数说明：detrenddata为去除趋势项之后的信号，trend为估计的趋势项，data为输入信号，fr为输入信号的采样率。 function [detrenddata, tre
04-12 1948
1.介绍 去趋势处理可以去除传感器获取数据时产生的偏移，可以将数据分析集中在波动上 2.原理 趋势就是您所需要的 对数据减去一条最优（拟合）的直线，平面或者曲面，使得处理后的数据均值为零 3.函数 3.1连续线性趋势 y = detrend(x) # 从x的数据中去除最优的直线拟合 y = detrend(x, n) # 当n = 0 , 去除均值；n = 1, x去除线性趋势；n = 2 ，去除二次线性趋势 clc; clear all; close all; t = 0:20
10-20 2161
文章目录趋势分量对频域分析的影响detrend去趋势函数（Matlab、Python）detrend的C语言实现 趋势分量对频域分析的影响 在对信号做频域分析时，如果有趋势项的存在，会对分析形成干扰。仿真一个有斜率的线性信号，仿真信号及其经过傅里叶转换后的频谱如下图（左图为时域图、右图为频域图）。由此可见斜坡信号中低频信号幅值较大，随着频率增加，幅值减小。 我们再来仿真一个线性信号与正弦信号的叠加信号。正弦信号周期为100s，幅值为0.2。该信号的时域图和频谱图如下图所示（左图为时域图、右图为频域图）。由
05-06 趋势就是您所需要的 272
光谱去趋势的目的：消除传感器在获取数据时产生的偏移对后期计算产生的影响，将分析集中在数据趋势本身的波动上。 去趋势：数据去趋势，就是对数据减去一条最优（最小二乘）的拟合直线、平面或曲面，使去趋势后的数据均值为零。 操作步骤： 1.长度为N的时间序列，计算其累积离差值并转换为新序列： 2.将y(t)以等长度划分为不重叠的m个区间,n为区间长度，即时间尺度，m为区间数量，为𝑁𝑛N/n的整数部分; 3.对每一段序列采用最小二乘法线拟合出局部趋势y_n (t) 4.对y(t)剔除每个区间的.
03-07 1万+
去趋势法常在处理一个数据列中用到，为了就是消除趋势的影响，比如温度的多年变化趋势，单有时候我们想看看如果温度多年趋势不变化，只看其年际波动。这就是用到去趋势法： 以下分别摘自两篇文献，不多解释，自己看文献：截图如下：g, Y.Gao, Z. Hao, and L. Cairang (2013), The impacts of climate change and 趋势就是您所需要的 landcover/use tr
趋势就是您所需要的
在趋势分析中，两个要点要记住。 1. 趋势具有三种方向，即上升趋势，下降趋势和横盘运动。 2. 趋势有三种规模：主要趋势，次要趋势和短暂趋势。
上升趋势和下降趋势
定义趋势的时候，我们把向上反弹的低点，称作 “谷”，比如上图中的 2 ， 4 ， 5 ， 7 点；向下反转的高点，称作“峰”，比如图中的 趋势就是您所需要的 1 ， 3 ， 6 ， 8 点。一个上升趋势，其峰和谷都会依次递升（ A 图），而下降趋势，其峰和谷都会依次递减（ B 图）。至于横盘运动，峰和谷都会水平伸展。也就是说确认一个趋势是哪种趋势，必须具备两个峰和两个谷，为了通俗理解，就是两个高点和两个低点。低点低点抬高，高点高点抬高，才能确立一个上升趋势；低点低点降低，高点高点降低才能确立一个下降趋势。高点高点处于大致相同水平，低点低点处于大致相同水平，确立一个横盘趋势。
接下来我们要定义一个标准的，或者说正常的上升趋势。如上图中图 A ，判断是否正常，就看高点 1 和低点 4 ，如果两者处于同一价格水平。那就是正常的。在这种状态下，追随趋势，持有股票，一个字 稳 。
非标准的上升趋势
上面 C 图， D 图就是两种非标准的上升趋势， C 图中低点 4 在高点 1 的价格水平之上。这是属于急速拉升的类型。持有这样子的股票，一个字 险 。因为他一旦反转，其回撤幅度也将十分地巨大。但他却得到投机分子们地青睐，因为他的盈利速度将快于另外两种上升趋势。对于 D 图中的上是趋势就显得较为弱势了，他低点 4 低于高点 1 的价格水平，极其有可能走为无趋势的横盘运动。持有这样子的股票，一个字 难 。要想盈利是比较困难的，无趋势的状态下，是市场踌躇不前，多空双方搏杀较为激烈的情况导致的。在这种交易市场里，经常点位较难把握，所以一般的专业投资者不会选择在这样的趋势不明朗的情况下进场交易。然而根据经验，一只股票至少有三分之一以上的时间，将会处于横盘运动。也就是说如果你专门做一只股票，一年之中最好有 4 个月不去碰它。这个时间去寻找其他处于上升趋势的股票。
接下来我们来定义趋势的规模。一般地，长于 6 个月的趋势规模，就是主要趋势，研究主要趋势，适合长线投资者，这类投资者就不会太关注日常波动了；而次要趋势则大概是 3 趋势就是您所需要的 个星期到数月，这类适合中线投资者，他们只是偶尔关注下日常波动；而短于 3 个星期的趋势就是短暂趋势，这适合短线投资者。这类投资者将会每天盯着盘面，对趋势的变化做出判断。三种类型的投资者各有优缺点，根据投资者个人的偏好做出选择。
趋势的规模
趋势就是您所需要的
本人编辑
©2022 Baidu 使用百度前必读 | 百科协议 | 隐私政策 | 百度百科合作平台 | 京ICP证030173号