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1)  noise smoothing
噪声平滑
1.
The application of fast Fourier transform in the noise smoothing of weak Raman spectrum;
快速傅里叶变换在喇曼光谱信号噪声平滑中的应用
2.
Noise smoothing in learning the parameters of decomposable Markov networks
可分解马尔可夫网络参数学习中的噪声平滑
3.
The basic weighted noise smoothing type iterative learning control structure is established based on given desired trajectory and theoutputdynamicinformation of the real control system.
建立了基本的加权噪声平滑型迭代学习控制算法结构 ,利用频域时域相结合的方法分析和论证了算法的收敛性 ,给出噪声平滑参数的确定策略。
2)  smooth noise
平滑噪声
3)  Adaptive Noise Smooth(ANS) filter
自适应噪声平滑滤波器
4)  fixed-interval white noise smoother
固定区间白噪声平滑器
1.
Using the modern time series analysis method, based on the autoregressive moving average (ARMA) innovationmodel, the unified fast suboptimal fixed-interval white noise smoothers is presented by the truncation of polynomial matrices forsystems with correlated noises.
应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型,用多项式矩阵的截尾方法提出了带相关噪声系统的统一的快速次优固定区间白噪声平滑器。
5)  flat noise generator
平滑噪声发生器;"白"噪声发生器
6)  smoothing and denoising
平滑滤噪
补充资料:(MACD)指数平滑移动平均线
指数平滑移动平均线(MACD)

一、指数平滑移动平均线

运用两条移动平均线相互背离,相互应证的交易法则,就可以得出指数平滑移动平均线(MACD)。它是运用快速和慢速移动平均线交叉换位、合并分离的特性加以双重平滑运算,来判断买卖时机。该指标在股市中具有重大实践意义。

二、公式

1.

指数平均值EMA(n)=n日平滑系数×(今日收盘价-昨日EMA)昨日EMA

n日平滑系数=2÷(n1)

赢正软件系统默认n值为12、26

2.

离差值DIF=EMA1-EMA2

3.

差离平均值MACD(n)=n日平滑系数×(今日DIF-昨日MACD)昨日MACD

4.

离差柱线BAR=DIF-MACD

三、MACD分析要领

1.运用MACD应该综合其它技术指标共同分析。

2.运用移动平均线(MA)判研买卖时机在趋势明显时收效甚大,但如果碰到盘整形态时,MA会发出频繁而不准确的信号。根据移动平均线原理发展出来的指数平滑异同移动平均线可以去掉移动平均线发出的虚假信号,同时能够保持平均线的效果。

3.由于DIF是短期移动平均值与长期移动平均值的"离差",因此,如果行情见涨,短期移动平均值在长期移动平均值之上,此时DIF为正值。且离差加大,投资者应适当控制买入速度防止追涨而被套牢;

如果行情下跌,短期移动平均值在长期移动平均值之下,此时DIF值为负,且离差加大,投资者可适当购入股票;

当行情由多头转向空头,或由空头转向多头时,离差值趋近于0,此时,投资者可观望一段时间,判定走势后,再决定买卖。

4.离差平均值MACD反映的是平均后的离差值,所以,二者应配合分析。当MACD和DIF都在0轴线以上时,说明买方力量强,投资者不可猛追;

当MACD和DIF都在0轴线以下时,说明市场抛盘压力大,投资者应适当购入,待股价上涨时再抛出。

5.如果DIF向上突破MACD和0轴线时,说明买盘大,投资者可适当加入多头;

如果DIF向下跌破MACD和0轴线时,说明卖方多,投资者应适时低价购进股票,待股价上涨后,再卖出。
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