Overlap Studies 重叠研究指标BBANDS Bollinger Bands 布林带
DEMA Double Exponential Moving Average 双指数移动平均线
EMA Exponential Moving Average 指数移动平均线
HT_TRENDLINE
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2024-06-28 10:20:34
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1策略思路短期均线灵敏度高，更贴近价格走势，但是会有很多噪音，产生大量的虚假信号；长期均线在趋势判断上比短期均线更加可靠，但是长期均线有着严重的滞后问题。 那么我们用考夫曼自适应性移动平均线（KAMA）来代替短期均线，用短期均线与长期均线的相对位置关系，和相对强弱指标形成买卖依据。 考夫曼自适应均线KAMA的计算公式及原理： 方向 = 价格 - n 日前价格 波动率=sum(abs(价格-上一个
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2023-12-24 09:36:08
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1、原理 有监督分类算法，核心思想是判断一个新的值x的时候，根据它距离最近的K个点是什么类别来判断x属于哪个类别。关键是k的选取以及距离的度量。2、距离选择 p=1是曼哈顿距离 ，对应于L1范数 &
AEKF_SOC_Estimation函数使用二阶RC等效电路模型（ECM）和自适应扩展卡尔曼滤波器（AEKF）估计电池的端电压（Vt）和充电状态（SOC）。该函数将以下内容作为输入： · 电流(A)· 电压(V)· 温度(℃)该函数的输出为：· 估计SOC· 估计电压Vt· 电压Vt误差function [SOC_Estimated, Vt_Estimated, Vt_Err
目录一、衰减记忆法二、限定记忆法小结 几乎任何递推和迭代算法都有发散的可能，卡尔曼滤波也不例外。造成卡尔曼滤波发散的原因无外乎以下两点： 状态方程描述的动力学模型不准确，或者噪声的统计模型不准确，这样会使模型和量测值不匹配，导致发
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2023-08-04 11:44:02
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自适应卡尔曼滤波（adaptive kalman filter）是指利用观测数据校验预测值完成更新的同时，判断系统本身特性是否发生动态变化，从而对模型参数和噪声特性进行估计和修正，以改进滤波设计、缩小滤波的实际误差。KF 通过kalman理论认知，已知其预测更新的精度和准确性的保证都是基于协方差，通过设计的状态更新矩阵及伴随预测误差Q得到预测状态量和协方差x’,P’，从而基于观测值及伴随的观测误差
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2024-01-12 16:33:53
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自适应卡尔曼滤波（Adaptive Kalman Filtering）是一种用于估计系统状态的滤波器。它通过结合测量值和系统模型，能够对系统的状态进行更准确的估计。在实际应用中，自适应卡尔曼滤波常用于目标跟踪、导航和控制等领域。
下面我们将使用Python来实现一个简单的自适应卡尔曼滤波器，并对其进行科普。
## 1. 卡尔曼滤波器简介
卡尔曼滤波器是一种最优滤波器，它基于状态空间模型和高斯
原创
2023-09-28 08:44:32
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自适应卡尔曼滤波的多种形式在卡尔曼滤波量测更新过程中，按照平差中的数学模型分为函数模型和随机模型，那么动力学方法和观测方程均为函数模型，P和R矩阵的确定则为随机模型的建立。对于P矩阵来说，其核心思想在于重用当前时刻观测值。在融合初始化过程中，我们会对P矩阵进行初始化，之后随状态更新和量测更新而更新，一旦预测状态或者观测值突然出现问题，经验随机模型无法描述这种误差。因此，研究者们提出了自适应滤波，使
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2023-10-27 17:05:43
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Deepsort前身是SORT，全称为Simple Online and Realtime Tracking，中文名为简单在线实时追踪。SORT的的基本思想为用Faster R-CNN检测框检测出人所在的位置，用卡尔曼滤波预测出人所在的位置，最后对这两处检测结果用匈牙利算法做IOU匹配，IOU
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2024-09-05 12:36:54
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哈夫曼编码测试班级： 1823
姓名：张景昊
学号：20182328
实验教师：王志强
实验日期：2019年11月22日
必修/选修： 必修1.实验内容设有字符集：S={a,b,c,d,e，f,g,h,i,j,k,l,m,n.o.p.q,r,s,t,u,v,w,x,y,z}。
给定一个包含26个英文字母的文件，统计每个字符出现的概率，根据计算的概率构造一颗哈夫曼树。
并完成对英文文件的编码和解码。
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2024-08-15 02:11:52
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简介自适应移动平均线AMA是由美国数量金融投资家佩里·J·考夫曼（Perry J. Kaufman）发明的。我们都知道，大多数类型的移动平均线仅是通过价格简单构造出来的，而自适应移动平均线AMA却非常不同，该指标不仅考虑了价格因素，还考虑了市场中价格的波动性，这也是它与传统均线之间最大的差别。该指标的发明者佩里·J·考夫曼目前是全球最为著名的量化投资专家之一，著有众多畅销书籍，包括《精明交易者：系
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2023-11-02 08:42:09
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利用Python构造Kalman滤波器和拓展卡尔曼滤波器Class用于目标跟踪 文章目录利用Python构造Kalman滤波器和拓展卡尔曼滤波器Class用于目标跟踪Kalman滤波概述Kalman滤波器Python类线性动力学、线性观测所有代码 Kalman滤波概述其基本思路是：新的最佳估计基于原最佳估计和已知外部影响校正后得到的预测。新的不确定性基于原不确定性和外部环境的不确定性得到的预测。对
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2024-05-07 11:54:04
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哈夫曼树是一种特殊的树，结合前面做书上动态规划题的了解，哈夫曼树就是最优二叉树。 建立一颗哈夫曼树前需要明确条件，比如一颗词典树（节点值为单词），我们希望能通过我们的查找习惯建立一颗更快、更合适的二叉树，那么，这里的条件就是树中每个单词的搜索频率，显然，搜索频率越高的单词越靠近树根，查找效率会更好，通过搜索频率（权值）与节点离根节点的路径距离计算出WPL（带权路径长），当词典树的形态为某种情况的
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2024-08-06 18:21:46
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前面上传了A*算法的实现，就顺便把一起写的哈夫曼压缩也上传了吧本文主要提供了Python版本的哈夫曼压缩算法实现，并在此基础上提供了命令行和基于Qt的GUI用户界面（User Interface）哈夫曼（Huffman Encoding）压缩算法-Python实现哈夫曼编码作为计算机届非常底层的算法，不少领域都会出现该算法的身影，例如在MPEG图片压缩算法中等等。因此掌握哈夫曼算法以及相关的哈弗曼
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2023-12-19 20:57:18
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# 使用自适应卡尔曼滤波实现定位
在本教程中，我们将逐步学习如何在Python中使用自适应卡尔曼滤波来实现定位。卡尔曼滤波器是一种用于估计系统状态并处理噪声的经典算法，非常适合用于定位和跟踪应用。我们将通过一系列步骤来逐步实现这一目标。
## 流程概述
首先，让我们看一下实现这一目标的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
|
这个问题原始是用来实现一个可变长度的编码问题，但可以总结成这样一个问题，假设我们有很多的叶子节点，每个节点都有一个权值w(可以是任何有意义的数值，比如它出现的概率)，我们要用这些叶子节点构造一棵树，那么每个叶子节点就有一个深度d，我们的目标是使得所有叶子节点的权值与深度的乘积之和$$\Sigma w{i}d{i}$$最小。很自然的一个想法就是，对于权值大的叶子节点我们让它的深度小些(更加靠近根节点
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2023-10-14 18:16:25
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# 考夫曼均线（Kaufman Adaptive Moving Average）科普文章
在金融时间序列分析中，移动平均线是常用的平滑工具之一。为了更好地适应市场的波动，考夫曼均线（Kaufman Adaptive Moving Average，简称KAMA）应运而生。它是由艾尔文·考夫曼提出的一种自适应移动平均线，根据市场的波动性动态调整其平滑参数，与传统的简单移动平均线（SMA）相比更具灵活
c++代码实现哈夫曼树的创建、编码以及求WPL (顺序结构)文章目录 文章目录c++代码实现哈夫曼树的创建、编码以及求WPL (顺序结构)exercise problemcoderunning resultsummary exercise problem 构造哈夫曼树生产哈夫曼编码，并求出带权路径长度(WPL)。code#include <iostream>
#include <
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2024-10-17 21:51:03
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关于哈夫曼树怎么构建的、哈夫曼编码怎么求，请参考哈夫曼树及python实现
这些基础的东西就不在这里阐述了，本文直接上代码。参考链接：哈夫曼树的 Python 实现哈夫曼树的构建和编码'''
huffman编码
'''
import copy
class Node:
def __init__(self, name, weight):
self.name = nam
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2023-06-26 15:12:02
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一．背景介绍： 给定n个权值作为n个叶子结点，构造一棵二叉树，若带权路径长度达到最小，称这样的二叉树为最优二叉树，也称为哈夫曼树(Huffman Tree)。哈夫曼树是带权路径长度最短的树，权值较大的结点离根较近。二．实现步骤： 1.构造一棵哈夫曼树 2.根据创建好的哈夫曼树创建一张哈夫曼编码表 3.输入一串哈夫曼序列，输出原始字符三．设计思想： 1.首先要构造一棵哈夫曼树，哈夫曼树的结
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2023-08-05 21:20:36
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