1) Time Series from China's Stock Exchange
中国股市时间序列
2) stock index time series
股指时间序列
1.
The measurement of change points in stock index time series is an important issue in the stock index volatili- ty research area.
股指时间序列突变点的检测是股指波动规律研究领域中的一个重要问题。
3) traffic volume time series of city centre
城市中心区交通量时间序列
1.
In this article, the traffic volume time series of city centre is studied through the R/S analysis and fractal Brownian motion so as to achieve the premise of traffic inducement and control.
为了能够为城市中心区实施短周期交通诱导与控制创造前提条件,本文运用R/S分析方法与分数布朗运动模型研究了城市中心区交通量时间序列。
4) Stock Price Time Series
股票价格时间序列
1.
A Study on the Hidden Temporal Pattern Identification Methods of Stock Price Time Series;
股票价格时间序列的隐藏瞬时模式识别方法研究
5) Stock Index Time Series Prediction
股指时间序列预测
补充资料：离散时间周期序列的离散傅里叶级数表示
(1)
式中χ((n))N为一离散时间周期序列，其周期为N点，即
式中r为任意整数。X((k))N为频域周期序列，其周期亦为N点，即X(k)=X(k+lN)，式中l为任意整数。
从式(1)可导出已知X((k))N求χ((n))N的关系
(2)
式(1)和式(2)称为离散傅里叶级数对。
当离散时间周期序列整体向左移位m时,移位后的序列为χ((n+m))N，如果χ((n))N的离散傅里叶级数(DFS)表示为,则χ((n+m))N的DFS表示为
式中χ((n))N为一离散时间周期序列，其周期为N点，即
式中r为任意整数。X((k))N为频域周期序列，其周期亦为N点，即X(k)=X(k+lN)，式中l为任意整数。
从式(1)可导出已知X((k))N求χ((n))N的关系
(2)
式(1)和式(2)称为离散傅里叶级数对。
当离散时间周期序列整体向左移位m时,移位后的序列为χ((n+m))N，如果χ((n))N的离散傅里叶级数(DFS)表示为,则χ((n+m))N的DFS表示为
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条