preFish):# This function calculate the Fisher Transform indicator based on the data# in the windowData.minLowPrice=min(windowData['lowPrice'])maxHghPrice=max(windowData['highPrice'])tdyMidPrice=(windowData.iloc[-1]['lowPrice']+windowData.iloc[-1]['highPrice'])/2.0diffRatio=0.33# 本策...
费雪变换指标(Fisher Transform)是一种常用的技术分析指标,用于识别股票价格的转折点。费雪乘积系数(Fisher Coefficient)是通过费雪变换计算得出的指标,用于衡量市场的波动性和趋势强度。飞舍指标模型是基于费雪变换指标的交易策略模型,可以帮助投资者进行股票交易决
指标FisherTransform 在输入参数中有时间帧选项。 MetaTrader2019-09-13 上传大小:5KB 所需:9积分/C币 Aggressiveness_HTF - MetaTrader 5脚本.zip 此激进指标在输入参数中有时间帧选项。 上传者:weixin_38743968时间:2019-09-12 DynamicRS_HTF - MetaTrader 5脚本.zip ...
股票fisher指标是一种常用的技术分析工具,通过特定的计算公式来衡量股票价格的变动情况,投资者可以根据fisher指标的信号制定交易策略,提高投资准确性和盈利潜力。本文将介绍fisher指标的计算公式、实际应用案例以及适用的交易策略,帮助读者更好地理解和运用这一指标。 ,
data_tranform=model_lda.fit_transform(X,Y) #训练模型 model_lda.coef_ #判别系数(投影向量) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 输出: array([[-0.17102835, 0.37135367]]) 1. Fisher判别函数为: ,注意:此处的 和 并不是原有样本数据,而是经过相应处理后(标准化、去中心化)的数据。
应用fisher变换并避免Inf值 https://www.mesasoftware.com/papers/TheInverseFisherTransform.pdf 我首先在-1和1之间对数据进行归一化,然后应用方程。当最高和最低值从归一化函数变为-Inf和Inf时,就会出现问题。) # returns and error due to the Inf values 我如何应用这样的归一化函数,其中最大值不是-1或...
y=data.target# 划分训练集和测试集X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42)# 使用Fisher线性判别分析进行降维lda=LinearDiscriminantAnalysis()X_train_lda=lda.fit_transform(X_train,y_train)X_test_lda=lda.transform(X_test)# 训练分类器clf=RandomForest...
目前CBIR技术研究成果较多,如文献[4]结合图像的纹理和形状特征进行图像检索;文献[5]基于Contourlet变换和Hu不变矩特征进行图像检索;文献[6]融合尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)、K-Means和线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)实现图像检索;文献[7]融合灰度共生矩阵纹理特征和Hu不...
MFCC参数提取过程如图1所示,其中预处理包括预加重、分帧、加窗和端点检测,DFT(Discrete Fourier Transform)表示快速傅里叶变换,DCT(Discrete Cosine Transform)表示离散余弦变换。 1.2 LPMFCC参数提取 线性预测系数(Linear Prediction Coefficient, LPC)是表征声道模型的线性时变系统的参数,它反映了说话人的声道特性,在说...
Fouriertransform)来说,包含大量非平稳诊断信息. 小波频带分析的理论依据为Parseval能量积分等式.信号f(x)在时域上的能量可表示为‖f‖ 2 = -j 2 ∫ ψ(2 -j x- k) f( x) dx,两者由 Parseval 恒等式联 2 j j R 系,即 ∫ R | f( x) | dx = ∑ | d k | 2 2 ( 5) ...