b*********h
发帖数: 46 | 1 各位同仁，我最近遇到个信号处理方面的小问题，我有一个完全已知的周期信号，
需要upsample，最好是有理数倍，但是不能改变它的频率成分（一点都不能改
变），另外之后还需要downsample，要能够完全恢复原先的信号，因为这些
信号是某些系统正交基的成分，不能有误差影响其正交性。
我对信号处理只知皮毛，这个问题貌似需要完全理想化的fft interpolation 来完成，
不知道这里的达人们能否提点建议，因为要做iteration这个upsample和
downsample的速度也要求快一些。 |
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a****l
发帖数: 8211 | 3 我说的数就是311111111111/10000000000(位数不见的对)啊?反正这个不重要.你说"不能有一点误差",这个是很难的.数字算法算来算去总是有误差的,你先做fft再做ifft很难说最后的结果会是一点不差的.你再做interpolation,也是肯定有误差的.你先要知道什么样的误差是允许的,什么是不允许的,然后才能讨论用什么处理,否则你简单的说不能有一点误差,那只好什么都不算了,不算不错,一算必错,多算多错.
你是不是知道,x-3+3<>x?
另外,如果是一个单一的周期信号,(我估计还应该是一个正弦的?),那么应该可以用那个多阶导数都是光滑的直接做插值,结果应该差不多.
1111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111 |
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j******g
发帖数: 1098 | 4 如果是单个image，不要求放大，基本上就是single frame的denoise+sharpen。
photoshop都是有的，慢慢调那些参数。
放大的interpolation，photoshop也有。
如果你这个场景有多个images，那还可以用点super-resolution的东东，这个
photoshop 就好像没有。 |
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a****l
发帖数: 8211 | 5 其实当年ip电话刚开始的时候的确是延迟非常严重,也就是近几年才随着网络速度的提
升通话效果才好的.网快了,不丢包了,处理就迅速了,也不用什么imputation(我怀疑是
interpolation)了. |
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a****l
发帖数: 8211 | 6 其实当年ip电话刚开始的时候的确是延迟非常严重,也就是近几年才随着网络速度的提
升通话效果才好的.网快了,不丢包了,处理就迅速了,也不用什么imputation(我怀疑是
interpolation)了. |
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d*******n
发帖数: 369 | 7 自问自答吧，亚像素的意思应该是halfpel(就是interpolated picture, 而不是half
decimated). 在halfpel上search的时候，范围比较小不必担心陷入local optimum.就
是说SATD容易陷入local optimum但是小范围search的时候应该已经躲开了local
optimum了。 |
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j**a
发帖数: 11 | 8 You may try interpolation at X = 0.65 and 0.75. If you have some FEA
post-processing software packages, such as Patran or Mentat that I have used,
you can easily do a 3d plot.
试
假
吗 |
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w****a
发帖数: 1623 | 9 You need an array to plot contour. What you can do is to interpolate your x,
y,z results to an array with equal delta x and delta y. |
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c*******e
发帖数: 8624 | 10 ode45 solves for the values at the nodes
you can use linear interpolation if you wish
in general, if the solution is sufficiently nice
the error should go to 0 as you increase the
number of nodes |
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c*******e
发帖数: 8624 | 11 ode45 solves for the values at the nodes
you can use linear interpolation if you wish
in general, if the solution is sufficiently nice
the error should go to 0 as you increase the
number of nodes |
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t*s
发帖数: 1504 | 12 let me tell you an easy way
if it's polynomial, you first scan it, determine what's the biggest degree,
which wouldn't be too difficult, assume it's N
then interpolate it using N+1 values, the result is just that one |
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n*******l
发帖数: 2911 | 13 来自主题: Mathematics版 - 问个傻问题 Polynomial Interpolation. |
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f******k
发帖数: 297 | 14 no. for example f is a linear interpolation of points \sqrt{1/n}, not
lipschitz at 0. |
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c*******h
发帖数: 1096 | 15 man, you are talking about function approximation instead of interpolation
Fourier |
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c*******v
发帖数: 2599 | 16 我在谈论计算常识。
一个函数写成a+bx+cx^2+...然后计算机里面操作a,b,c,...好，
还是写成Fourier&Chebyshev series,操作其系数好。
这是非常明显的事情。
man, you are talking about function approximation instead of interpolation
Fourier |
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b*******n
发帖数: 5065 | 17
个较弱的命题(A)-----平面图着三色不够.
I don't understand, why can't use the property that non-adjacent neigbor
has not effect on it. if that that is allowed, combined with K4, it is done.
or use interpolation between compactness and weakestness? |
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H*********r
发帖数: 659 | 19 it's not difficult to derive those coefficients, I did up to quintic before. |
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c*******h
发帖数: 1096 | 20 恩，我已经不需要了。不过既然你有，能不能share一下。。。
before. |
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H*********r
发帖数: 659 | 21 I need to dig up my code... |
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a***n
发帖数: 3633 | 22 我有一个函数: f: R^n-> R. 但是这个函数值很求起来十分昂贵，所以只能
获得数量有限的几个点上的值，不过点的具体位置是随意的。我希望能够用
另外一个函数g(p)来逼近f(p). 这个问题是叫interpolation吧？
f(p)的二阶导数是连续的，而且是有界的（沿任何一个方向都小于一个常数）
。在这种情况下，我能否找到一个近似函数使得误差|f(p)-g(p)|在R^n的一
个有界闭区间上一致小于一个给定的常数M？ 有什么人
或者书是讨论这个问题的。
谢谢 |
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l******e
发帖数: 470 | 23 如果g(p)通过你算的那几个f的值，就叫interpolation
如果你只有有限个f的点，而你想在整个R^n上approximatef，
没有你说的那样的g
如果domain是bounded的话，是可以的
一般approximation theory的书上都有 |
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p******e
发帖数: 1151 | 24 when the space has infinity measure, for example, R, you need a simple
interpolation inequality to use the fact that f is L^q for some q fixed. (
actually you only need to assume that f is L^q for some q fixed, not for all
p\geq q).
\int |f|^p \leq |f|_{L^\infty}^{p-1} \int |f|, take 1/p and let p go to
infinity.
(here assume q=1, but no difference for some fixed constant q.) |
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h**********c
发帖数: 4120 | 25 quadrature,collocation, manifold
比较常用
interpolation, qed, etc etc. |
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m*******s
发帖数: 3142 | 27 问题是好像用Barycentric Lagrange Interpolation得不到具体的系数，而是整个多项式
而我想要得就是每个Chebyshev多项式前的系数。 |
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g****t
发帖数: 31659 | 28 对一个多项式f(x),
如果你已经知道了f(1),f(2),f(3),...的值,求其系数就是
一个矩阵乘法解决问题阿.需要求逆的矩阵可以预先算好存好.
1,2,3用所谓chebyshev point代替.
问题是好像用Barycentric Lagrange Interpolation得不到具体的系数，而是整个多项式
而我想要得就是每个Chebyshev多项式前的系数。 |
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q*********n
发帖数: 103 | 30 借楼主的帖子问下三次样条拟合。
Matlab里用的spline函数是not a knot的边界条件，不知道实际效果和自然边界(两头二阶
导数为零)有多大的区别？
还有一种 Kochanek-Bartels Hermite Spline interpolation，能通过调节三个参数
得到不同的拟合效果。这种spline是怎么算的？常用么？
(1) tension: 调节峰的尖锐程度
(2) continuity: 节点两边的平滑度
(3) bias: 好像是关于节点两侧对称程度
http://www.shaneaherne.com/research/splines.html
请问怎么为不同类型的曲线选spline的算法？ 比如，是不是光滑曲线要用自然三次样
条， 有很多峰值的曲线则应该用其他的方法？
多谢多谢~ |
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L*******t
发帖数: 2385 | 31 intuition告诉我有个叫Sparse grid的东西。
有些做numerical的人喜欢用这个。
2dgrid |
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c*******h
发帖数: 1096 | 32 Either Gaussian process or sparse grid
[在 pepperfish (咖啡杯里的鱼) 的大作中提到：]
：我有一个4d (xyzt)的scattered data，大约有930k个records，如果要用matlab的
：interpn，我的grid的size为720×730×180*430。
：........... |
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w****1
发帖数: 4931 | 33 Well YM theories have coupling constants that can be made arbitrarily weak,
while the M2-branes don't. So the best you can hope for is to have a family
of theories that interpolate between, on one hand some weak coupling limit,
and on the other hand, M2-branes. ABJM does exactly this. And then you could
hope to learn about the strong coupling end (M2-branes) by extrapolating
from the weakly coupling regime. Integrability could help. |
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s***n
发帖数: 116 | 34 You derived a paradox, but gave a wrong interpolation to the paradox.
The correct answer to the issue is: there is no practical way to
"combine" two beam into one beam as you described. Writing a wave of
magnitude E as E=E1+E2 does not mean you can practically "combine" two
beams of magnitude E1 and E2 into a beam of magnitude E. In fact, think
of the reverse problem might be easy: if you are given a beam of
magnitude E and try to split it, you would not be able to make it into
two beams of m... 阅读全帖 |
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C********n
发帖数: 6682 | 35 【 以下文字转载自 Science 讨论区 】
发信人: Corinthian (Diogenes门下一走狗), 信区: Science
标 题: “曲棍球杆曲线”丑闻、气候泡沫与气候政治的未来 zz
发信站: BBS 未名空间站 (Sat Jan 1 14:09:21 2011, 美东)
发信人: Corinthian (Diogenes门下一走狗), 信区: Military
标 题: “曲棍球杆曲线”丑闻、气候泡沫与气候政治的未来 zz
发信站: BBS 未名空间站 (Sat Jan 1 14:00:40 2011, 美东)
http://www.21bcr.com/a/shiye/yuwai/2010/0907/1563.html
随着2009年11月 “气候门”邮件的公开，主流气候变化学术共同体遇到了历史上一个
真正的挑战，而一个月后哥本哈根本会议的“重大挫折”，又使得近年来气候政治的强
劲势头出现了严重困难，这都是近二十年来“气候变化”界未遇到过的。这两条战线的
机制和规则自然有所不同，但总体看，气候科学是气候政治的基础，所以后哥本哈根时
代的焦点仍然在气候科学领域... 阅读全帖 |
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D*****a
发帖数: 2847 | 37 you have to interpolate |
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p********0
发帖数: 186 | 38 forward(i, j) which means the forward rate from year i till year j in the
future.
I tried the interpolation by plug in year4 spot rate to be 2.5, 2.6, they
all satisfy the expectation theory.
d(i, j) = d(i, k) * d(k, j), seems the spot rate for year 4 can not be
determined based on the spot rate for year 3, 5, 7, 10. etc. |
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w******h
发帖数: 9 | 39 using expectation theory for f(1,2):
[1+s(1)][1+f(1,2)] = [1+s(2)]^2
for f(3,4):
[1+s(3)][1+f(3,4)] = [1+s(7)]^2
here s(3) = 2.22 and s(7)=3.13, so we can solve f(3,4), right?
Or you are asking for f(4,3)? then I guess we'd interpolate s(4) from s(3)
and s(5). |
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p********0
发帖数: 186 | 40 I assume it is continuous compounding since I have the rate
for 1 month, 4 months, 7 months etc.
Is this correct?
Also how do I interpolate the 3 months yield, just fit a spline to the whole
yield curve using excel and then read approximately? |
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P*****s
发帖数: 166 | 41 本来只是想看看matlab的函数行不行，就算了某一天的全部SPX call的implied vol，
发现我所有的都偏小。Option price选的是(highest closing bid+lowest closing
ask)/2,interest rate是从zero curve中于Option maturity最接近的两个通过linear
interpolation得到，用的是calendar day算time to maturity,会是什么原因呢？而且
short maturity的差的较大（max error=0.0895,which matures in 10 days)，long
maturity的还行。所有数据来源于WRDS |
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p*****w
发帖数: 82 | 42 I guess you need to use bootstrapping to estimate 2.33y yield. Of course,
the ways to interpolate can be YMV. |
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q*********t
发帖数: 3 | 43 我们几位同学是目前北美数学金融在读高年级研究生/博士生，在暑假期间希望能够做
一些
projects. 我们愿意为各位兄弟提供编程及数据处理等服务。 我们均有丰富的金融方
面的编程经
验，能够熟练使用vba, c, c++, matlab, mathematica,eviews等工具进行编程。
如果您在工作中遇到编程问题需要协助，或者说您有一些想法想要实践，欢迎您将相关
问题简要叙述
来信发给我们(Q*********[email protected])，我们必在当日内回复。（所有相关内容不留
底，不要
归属权）
我们的Skills:
1. 数据处理:
(1) 海量数据处理：>1T data file manipulations, MMAP
(2) 缺失数据处理(Missing Data Analysis): EM Algorithm,
Interpolation,etc
(3) 肮脏数据处理(Dirty Data Cleaning)
2. 统计分析:
(1)描述性分析：Summary Statistics, QQ-plot, JB test, etc
(2)时间序列 |
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z****u
发帖数: 185 | 44 option prices are not so sensitive to interest rate, and in today's
environment, interpolation is good enough to handle it. |
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B*********h
发帖数: 800 | 45 这个意义还是不同吧.按我的理解，主要看你那这些个参数干什么。
任何模型，你都可以用这些个方法fit出几个参数来，比如我扔硬币测正反概率是一样
的。或者我假定一个模型是对的，比如ARMA(p,q),我用MLE fit出p,q来，然后用来预测
一个区间。你最终的目的是想知道这个process将来的走势。
而LZ提到的这类随机模型，大家都知道是错的，没人指望这个股价真的按这个模型
evolve,但是你把想象中的元素加进去，比如说什么drift,diffusion,jumps, vol
dynamics全部加进去。主要目的是为了model衍生品市场里的某种现象，比如skew啊什
么的。如果skew不够陡，你就加vol of vol,加jump,就像做菜放调料一样. 然后拿着模
型去给更fancy的产品定价，算greeks。你要定价的那个时间段underlying怎么走并不
重要，只要跟真实股价一样，会抖会跳,幅度适中就成。这些calibration,都是用一个
单一时间T的一组不同产品市场价格fit出来的，也就是说snapshot数据，而不是path.
这个模型本质也不是预测工具，而是inte... 阅读全帖 |
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w**********y
发帖数: 1691 | 46 "按我的理解，主要看你那这些个参数干什么"
*******
完全同意这个看法,统计里面model无外乎两大类目的:找变量之间的关系,或者做预测..
在金融里面,又加了一个对衍生品的价格fit和预测..这种情况应该属于你说的情况.
不过我也知道很多人build model 去 预测volatility.我做的都是前半部分..至于预测
了volatility之后,怎么应用,没怎么研究过..
"这些calibration,都是用一个单一时间T的一组不同产品市场价格fit出来的，也就是
说snapshot数据，而不是path.这个模型本质也不是预测工具，而是interpolation
tool. "
*******
我的理解,calibration之后的目的,还是最终要做预测吧?能否展开讲讲? |
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B*********h
发帖数: 800 | 47 那就说说吧。以我愚见，calibration的目的不是预测，而是寻求一致性。回到最简单
的问题，你问什么要调参数？因为你希望你的模型能够和数据一致，或者是和产生数据
的原始process一致。这个就是LZ所追求的,但是实际是达不到的，所以要把这个fit的
概念弱化。
比如说你有一个简单的GBM模型，你要给一个OTC产品定价，首先你要确定的就是如果用
这个模型给最简单的listed vanilla option定价，是否和市场价一致？如果连这个都
达不到，显然得出的更复杂的产品定价和市场也不一致。
这个时候你就开始tweak模型。然后发现你的模型定价和市场不一致的原因，比如说
vanilla option, OTM put/call和ATM的implied volatility不同。这个和GBM的
constant volatility假设相悖。然后你就开始堆process,加参数。就算上了
stochastic volatility,发现还是不能和市场一致。然后直觉上因为股价是有jump的，
所以你在模型里加上这个。最后这样你发现你的模型里不同的feature足够多了（也就
是参数足够... 阅读全帖 |
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m*********g
发帖数: 646 | 48 I really think this is your homework project.......
Coz I am pretty sure I did the homework before.
And your class in this semester will cover interest rate models, this is
just the beginning.
And for your hint, you may need to bootstrap the implied ZCB prices based on
LIBOR first, and then use the implied ZCB to get the instantaneous forward
rate.
And you may need the splines to interpolate the ZCB (or the LIBOR) to get a
smooth curve. |
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z****i
发帖数: 406 | 49 even excel itself is sufficient I guess. :)
I see people doing both log-linear and cubic-spline interpolations in excel
cells, amazed. |
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m*********g
发帖数: 646 | 50 开始没弄明白OP在问什么。
后面说了要用算N（d1）方法。
回前面一个说不假设GBM的，看他给的不像是。不假设GBM求f(s)分布函数的话，需要c(
k)可是关于k二阶可导的，至少要求K是连续的。他题目给的点似乎不多。
就算是能interpolate 中间的来求吧，求出来一个分布也是s_T的，还是需要假设才能
求出s的VOL吧。
所以我觉得这个题就是在考察 black-implied volatility. |
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