如何计算时间窗口

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股票时间窗口指标公式

股票时间窗口指标公式

股票时间窗口指标公式股票时间窗口指标是投资者在进行技术分析时常用的工具之一,它可以帮助投资者判断股票价格的短期走势和趋势的强弱。

本文将介绍股票时间窗口指标的原理和计算方法,并结合实例解释其应用。

一、股票时间窗口指标的原理股票时间窗口指标是通过计算一定时间内股票收盘价的变动情况,来判断股票价格的走势和趋势。

它的基本原理是,通过观察股票价格在不同时间窗口下的表现,来确定短期和长期的趋势。

二、股票时间窗口指标的计算方法股票时间窗口指标的计算方法有多种,常用的有移动平均线法和布林带法。

1. 移动平均线法移动平均线法是通过计算一段时间内股票价格的平均值来确定趋势的方法。

常用的移动平均线有简单移动平均线(SMA)和指数移动平均线(EMA)。

简单移动平均线的计算公式为:SMA = (C1 + C2 + ... + Cn) / n其中,C1~Cn为股票收盘价,n为时间窗口的长度。

指数移动平均线的计算公式为:EMA = α * C + (1 - α) * EMA'其中,C为当日收盘价,EMA'为前一日的指数移动平均线值,α为平滑系数,一般取2 / (n + 1),n为时间窗口的长度。

2. 布林带法布林带法是通过计算股票价格的标准差来确定趋势的方法。

布林带由中轨、上轨和下轨组成,中轨是股票价格的移动平均线,上轨和下轨分别是中轨加减两倍标准差得到的值。

布林带的计算公式为:中轨 = SMA上轨 = 中轨+ 2 * σ下轨 = 中轨 - 2 * σ其中,SMA为移动平均线,σ为股票价格的标准差。

三、股票时间窗口指标的应用股票时间窗口指标可以用来判断股票价格的短期走势和趋势的强弱。

投资者可以根据指标的数值变化来进行买入和卖出的决策。

1. 移动平均线法的应用投资者可以利用移动平均线的交叉点来判断买入和卖出的时机。

当短期移动平均线向上穿越长期移动平均线时,为买入信号;当短期移动平均线向下穿越长期移动平均线时,为卖出信号。

基于多边形距离的卫星对地时间窗口快速计算方法

基于多边形距离的卫星对地时间窗口快速计算方法

!计算机测量与控制7"6",7,'$!%!-./012345367143/3829-.824.:!#"!6!#收稿日期 "6",60,'&!修回日期"6",6161'作者简介 石!习$'!!!%!男!硕士'通讯作者 冯占林$'!1,%!男!高级工程师!研究生导师'引用格式 石!习!冯占林!赵会朋!等7基于多边形距离的卫星对地时间窗口快速计算方法*V +7计算机测量与控制!"6",!,'$!%""!6"!17文章编号 '12'#0!@ "6", 6!6"!662!!$-U '67'10"1 K7M W O [7''P #21" Z :7"6",76!76#"!!中图分类号 +#2#7"2!!文献标识码 C 基于多边形距离的卫星对地时间窗口快速计算方法石!习 冯占林 赵会朋 秦晓珊$中国电子科技集团公司电子科学研究院!北京!'666"1%摘要 随着近地轨道上的卫星数量急剧上升(卫星之间通过组网以星座的方式协同工作!增加了对地监测的能力&,星链-是近年来低轨巨型星座的典范!,星链-星座卫星轨道高度低!周期短!重访率高&卫星携带传感器后对地球表面形成探测区域!星座不同卫星能够同时对重点区域实现多重覆盖!可对全球主要地区完成"#小时不间断侦察监视&将建模计算得到的覆盖区域和目标区域在二维平面表示为多边形$星下点表示为平面内一点%!可以把卫星对目标区域覆盖时间窗口计算问题转化为图形之间的几何关系判断问题&同时!针对固定步长耗时较长的问题!根据多边形之间的距离设计了求解时间窗口的快速计算方法&依据平面内多边形预测距离的变化率动态设置步长!一天内参与覆盖边界计算(与目标区域相交判断的采样点数目由@1066个减少为#02个!相比于固定步长方法效率提升约!!D 0k '关键词 低轨卫星&卫星对地覆盖建模&卫星对地时间窗口&动态步长U 672-6:?1:62@.8532A .B C .4(623::@232.>642AN @/3<@8B .K=673B.8H .:J G.86:*@7268?3*A Uc [!a H I Yb ^>W ;[W !b A C -A ][:<W T!_U I c [>9L ^>W $%^[W >C M >?<E [M 98H ;<M Z =9W [M L >W ?U W 89=E >Z [9W&<M ^W 9;9T N !4<[K [W T!'666"1!%^[W >%+I 7246?2"`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j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d <?L Z <:L [B <L !>8>L Z M >;M ];>Z [9WE <Z ^9?89=L 9;\[W T Z ^<Z [E <J [W ?9J[L ?<L [T W <?R >L <?9W Z ^<?[L Z >W M <R <Z J <<W :9;N T 9W L 7&^<L Z <:L [B <?N W >E [M >;;N [L L <Z R >L <?9W Z ^<M ^>W T <=>Z <98Z ^<:=<?[M Z <??[L Z >W M <98:9;N T 9W L [W Z ^<:;>W <!Z ^<W ]E R <=98L >E :;[W T:9[W Z L [W \9;\<?[W Z ^<M 9\<=>T <R 9]W ?>=N M >;M ];>Z [9W>W ?[W Z <=L <M Z [9W K ]?T E <W ZJ [Z ^Z ^<Z >=T <Z >=<>J [Z ^[W>?>N [L =<?]M <?8=9E@1066Z 9#02!M 9E :>=<?Z 9Z ^<8[d <?L Z <:L [B <E <Z ^9?!Z ^<<88[M [<W M N [L [E :=9\<?R N >R 9]Z !!D 0k7&3JK .4B 7";9J9=R [Z L >Z <;;[Z <&E 9?<;[W T 98L >Z <;;[Z <<>=Z ^M 9\<=>T <&L >Z <;;[Z <Z 9<>=Z ^Z [E <J [W ?9J &?N W >E [M L Z <:L [B <L !引言低轨卫星凭借重量小(成本低(通信时延低等优势!逐渐成为各国空间领域研究的热潮'成百上千颗的卫星按照预先设定的构型!以组网的形式分布在不同轨道平面以及相位上!协同完成通信(导航(侦察遥感等任务'其中最具代表性的当属,星链-低轨卫星星座',星链-卫星轨道高度低(周期短(重访率高!携带传感器后可对全球主要地区进行"#小时侦察监视'轨道高度为006O E 的,星链-卫星能够以最大##D @0Q 的半张角对地探测!覆盖半径可达02,D 0O E '覆盖分析是评估卫星对地侦察监视能力的基础!计算方法主要有网格点法和基于几何运算的方法'常用来分析卫星覆盖性能的指标主要有"覆盖时间(重访时间(覆盖面积以及"重覆盖等等'覆盖分析的经典算法网格点法由.9==[L 9W !V D V 于'!2,年首次提出*'+'该方法基于特定的规则将目标区域划分为一系列网格!通过对网格点的覆盖性能统计表述卫星对区域的覆盖性能'划分规则决定着计算结果精度和计算量'文献*"#+分别对网!投稿网址 J J J7K L K M ;NO B 7M 9E Copyright ©博看网. All Rights Reserved.第!期石!习!等"""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""基于多边形距离的卫星对地时间窗口快速计算方法#"!'!#格点法做出了改进'基于几何运算的方法就是在经纬度平面上利用多边形交(并运算来计算覆盖性能*0+'文献*12+也通过多边形计算覆盖相关性能'本文关注卫星对地覆盖性能中的覆盖时间这一指标!也即卫星对地面目标的可见时间窗口!需要计算卫星在未来特定时间内对于该目标的入境(出境时间'传统的时间窗口计算方法主要是跟踪传播模型!该模型需要对卫星位置连续采样!即对卫星进行轨道预报!并判断当前位置卫星与地面目标的可见关系!如果可见则记录当前时刻!最后形成的可见时间段即为卫星对地可见时间窗口'该模型采取固定步长的方式!当预报周期增加!此方法耗时严重'针对覆盖时间窗口传统模型计算量大(所耗时间长的问题!解决方法大致可分以下几种"'%通过轨道过滤(数学模型简化等近似方法'U D C ;[等利用球面几何计算了圆形低地球轨道卫星对地面终端的可见性时间函数!其迭代计算方法速度快!但算法精度较低且只能针对点目标区域*@+'李冬等通过大圆近似星下点轨迹!通过求解关于偏近点角的超越方程从而计算时间窗口*!+'该方法误差主要来自于岁差!章动以及地球形状等'a <]<=L Z <[W/等首先过滤掉不可见的轨道周期!减少了星地链路可见性时间窗口的计算量*'6+'宋志明等首先在不考虑地球自转的情况下计算卫星对地可见时间窗口!然后根据地球自转特征迭代修正!从而得到整个周期内的时间窗口*''+'该模型未加入地球非球形引力等其他摄动因素!且无法对区域目标进行计算'"%通过分布式!实时服务(查询方法'张玮等将区域目标时间窗口计算分离成提前计算并编码的预存储阶段和遍历查询的检索获取阶段*'"+'卢万杰等提出了星地可见时间窗口计算的实时服务方法*',+!首先通过地面目标区域与星下点的空间关系!从而决定是否计算当前时刻覆盖'在此基础上构建时间窗口计算流程!根据系统%/5核数设置计算并行的任务数!并基于*Z 9=E 实现实时数据处理!保证了计算与服务的实时性',%通过动态设置步长的方法!即通过由粗略到精细的搜索方式'张众等通过空间几何关系把区域目标的边界描述为圆弧!判定边界是否相交&针对卫星视场得出可见性的解析判断条件!最后用二分搜索方法计算卫星对区域目标可见窗口*'#+'鄂智博等首先使用较大的步长!得到卫星对地面点目标的低精度可见时间窗口!然后使用二分搜索方法得到精确窗口计算结果'对于区域目标而言!则通过统计边界点的可见时间窗口的上下界得到*'0+'汪荣峰等定义,预测距离-的概念*'1+!分别将卫星与地下点距离和距离的一半作为预测距离!计算动态步长下卫星对点目标区域的可见时间窗口!大大减少了采样点数目!提高了效率'最后针对地面区域目标!给出预测距离的计算方法'本文提出了一种基于经纬度平面上多边形距离的覆盖时间窗口快速计算方法'算法流程是"以观测矢量和地球的位置情况$包括相交(相切(不相交三种情况%计算卫星对地球覆盖边界坐标!将其转化为二维平面内的点或多边形!通过与目标区域多边形位置关系判断从而计算卫星对目标区域的出(入境时间'在此基础上!重新定义,预测距离-的概念!将多边形的距离作为动态调整算法步长的依据!避免了传统跟踪传播模型采样点多(计算慢的问题!实现了对地覆盖时间窗口的快速计算'#!卫星对地覆盖建模卫星携带传感器后会对地形成一个探测区域!如图'所示'传统的基于球面三角形的覆盖模型是一种探测区域的近似求解方法'如果要考虑传感器的形状(姿态以及半张角等因素!则可以使用观测矢量模型*'2+'使用观测矢量模型进行覆盖范围边界计算的步骤是"首先根据传感器形状设置传感器边界点个数!建立卫星对地观测矢量!在地心固定坐标系下联立观测矢量和地球椭球方程!求解观测矢量在地球表面的映射位置!从而实现覆盖边界计算'图'!卫星对地覆盖示意图对于观测矢量和地球不相交的情况!需要计算相切时的观测矢量和地球的交点位置!作为不相交情况下的卫星对地覆盖边界!具体推导参考文献*'@+'在卫星工具软件*&(中生成一颗卫星!设置传感器半张角(姿态角等参数后生成会对地球表面的覆盖区域'利用卫星对地覆盖模型计算出的边界点坐标生成*&(中的C =<>&>=T <Z 对象$记作.N C =<>&>=T<Z %!从图"中可以看出!两区域几乎重合'图"!对地覆盖仿真二维图!投稿网址 J J J7K L K M ;NO B 7M 9E Copyright ©博看网. All Rights Reserved.!!计算机测量与控制!第,'""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""卷#"!"!#如果模型中传感器边界点个数较大!那么生成的覆盖区域边界点数目也会较多!手动添加边界点经纬度坐标至*&(中的步骤就会愈加繁琐'为了避免这种重复性软件设置操作!接下来介绍将覆盖模型得到的一系列点坐标生成*&(中C =<>&>=T <Z 对象的简单方法!具体通过*&(提供的.C &F C 4接口发出控制指令实现'具体代码如下'代码'"建立卫星覆盖区域][S >M Z d Y <Z 3]W W [W T *<=\<=$5*&(''7>::;[M >Z [9W 6%&=99ZS ][7/<=L 9W >;[Z N "&L MS =99Z 7%]==<W Z *M <W >=[9&>S L M 7%^[;?=<W 7I <J $5<C =<>&>=T <Z 6!5.N C =<>&>=T <Z 6%&=99Z 74<T [W 5:?>Z <$%&R 9]W ?>=N S ."170@!!'"#7"1"@71,'"17,#777777"17"!'"@76'"#7'@'"1712&/>7%9E E 9W &>L O L 7*<Z C =<>&N :</>Z Z <=W $R 9]W ?>=N%&=99Z 7H W ?5:?>Z <$%&$!卫星对地时间窗口计算方法求解空间目标在一定周期内对目标区域覆盖时间窗口的集合!是地面目标预警和干预的基础'预报结果基于卫星对地覆盖范围求解结果!计算卫星对地面目标区域的可见性弧段!求解卫星在一定时间内经过目标区域的时间!可以为空间预警和航天侦察规避提供数据信息'卫星是否携带传感器以及传感器的形状和参数都会直接影响时间窗口的计算结果'计算过程中!对未携带传感器或传感器半张角为6的情况!卫星对地的覆盖为星下点!卫星是否经过目标区域!可以理解为经纬度平面上星下点是否在目标区域之内!即判断点和多边形的平面位置关系'其他情况下!卫星对地球表面形成一个覆盖区域!此时需要判断其与目标区域之间是否存在重叠'$"#!位置关系判断"D 'D '!点和多边形位置关系判断点与多边形的位置关系判断有多种方法!本文使用射线法'射线法的核心思想是"沿目标点任意方向做一条射线!通过射线与多边形边的交点数量判断点是否包含在多边形内部'交点数量为奇数表示在多边形内!偶数表示不在多边形内部'对于几种特殊情况的规定与处理!可以参考文献*'!+'这里为简化计算!取射线方向为2轴负方向!此时射线法示意图如下'本文将多边形边界点作为内部点处理'此时的计算流程如图#所示'"D 'D "!多边形位置关系判断若覆盖区域和目标区域有重合部分!则认为卫星对目标区域进行了覆盖!重合的情况应该包括相交和包含关系'对于相交情况!可以通过.C &F C 4的/-F X c /-F X 函数图,!射线法示意图图#!射线法计算流程图实现!该函数返回平面笛卡尔坐标系中两个多边形的交点$注意这里的多边形也可以是线段!说明可以满足线阵式传感器的情况%'这里利用该函数返回值是否为空作为两个多边形是否有交点的判断依据'将卫星覆盖区域抽象为二维坐标系下多边形时!需要对以下两种特殊情况进行处理"当卫星对地覆盖区域包含极点时!需要添加极点作为多边形顶点辅助生成覆盖区域多边形&当卫星对地覆盖区!投稿网址 J J J7K L K M ;NO B 7M 9E Copyright ©博看网. All Rights Reserved.第!期石!习!等"""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""基于多边形距离的卫星对地时间窗口快速计算方法#"!,!#域穿过'@6Q 经线时!需要添加'@6Q经线上的一系列点将覆盖区域划分为两块!分别生成两个多边形'此时需要分别对这两个多边形与目标区域多边形进行位置关系判断!可参考文献*"6+'$"$!时间窗口计算依据卫星轨道预报结果和传感器对地覆盖计算结果!可以实现对卫星是否经过目标区域的出(入境时间'算法流程如图0所示'图0!时间窗口计算流程图分析模型的误差主要来自于卫星对地覆盖模型的计算结果!对于简单圆锥形传感器而言!由于实际覆盖区域是一个圆形区域!因此可以通过增加多边形的顶点数来减小覆盖区域实际区域的误差!从而降低最后算法时间窗口结果的误差'由观测矢量模型可知!多边形的顶点可以通过传感器边界点的个数进行修改'将模型中传感器圆边界点个数增加!此时对覆盖区域的拟合效果更好!算法计算的时间窗口精度越高!但算法耗时也随之增加'同时!固定步长'L 下!对卫星位置的采样点数目与计算周期成正比!算法时间耗时也随之增加'因此!需要对计算时间进行优化'!!动态步长的快速计算方法跟踪传播模型以一定步长连续计算预报周期内卫星对地覆盖区域边界点'当步长过大!卫星位置采样数量减少!相邻采样点对应覆盖多边形间隔越大!可能导致错过某些时刻对于卫星是否过境的判断!造成卫星过境预报的,漏警-!计算得到的出入境时间精度越低'当步长过小!容易造成整个预报周期内很多,无意义-的计算和判断'例如!一天内,星链-对乌克兰地区的单个覆盖时间窗口通常在几分钟内!其他大部分时间内!卫星覆盖区域与目标区域没有重合!甚至相距较远'对一天时间的预报周期!如果按以'秒为步长的采样方法!无疑会进行多次不必要的操作!导致算法计算量大(效率低'卫星对地时间窗口算法耗时与卫星采样点的个数呈正相关'因此!实际有意义的计算只发生在相交时间及相交边界的领域'如何避免无意义的计算!使采样时间尽快,收敛-到相交时刻附近!是本文研究的重点'以编号为##",@的,星链-卫星为例!下载该卫星某天的&F H 数据!解析出卫星历元时刻为2-M Z "6"'''"#6"6#D #2,$5&%%!计算一天内该卫星对地面某目标区域的可见时间窗口'将一段时间内卫星对地覆盖区域的多边形投影到二维平面上!截取部分时刻的覆盖区域和目标区域多边形位置关系如图1和图2'当覆盖区域接近目标区域或者覆盖区域与目标区域相交时!此时步长应该设置较小!避免漏掉其他相交时刻的判断!导致过境时间精度低'图1!覆盖区域与目标区域位置图某时刻卫星覆盖区域和目标区域相距较远!位置关系如图2所示'此时步长应该设置较大!避免很多不必要的计算与判断!导致计算耗时严重'图2!覆盖区域与目标区域位置图$相距较远%至此!本文定义二维平面内覆盖区域和目标区域的预测距离为动态选取步长的因素!并做出如下定义"当两区域有重合时!预测距离为6&当两区域没有重合时!预测距!投稿网址 J J J7K L K M ;NO B 7M 9E Copyright ©博看网. All Rights Reserved.!!计算机测量与控制!第,'""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""卷#"!#!#离为平面内两多边形的最短距离'计算二维平面内覆盖区域和目标区域的瞬时预测距离的函数如下"算法"多边形预测距离输入"二维平面内覆盖多边形(目标区域多边形输出"覆盖区域和目标区域的瞬时预测距离)9[8$3与2相交%)9S 6<;L <!!对3的第E 条边!计算各顶点2S 与该边的最小距离$S !!对2的第S 条边!计算3各顶点3E 与该边的最小距离$S !!)9SE [W $$E !$S %!<W ?计算上文两种不相交情况下的多边形预测距离!最短距离如图@和图!所示'图@!不相交情况最小距离示意图$一%图!!不相交情况最小距离示意图$二%按照定义!此时预测距离分别为6D '1@6和1D #@@2'选取预报周期内一段时间$包含覆盖时间%!计算预测距离随时间变化!结果如图'6所示!其中横坐标表示距离预报起始时间$卫星历元时刻%过去的秒数'在该时间段内!随着卫星位置的变化!预测距离先由26下降至6后再次上升'由前文预测距离的定义可知!预测距离为6即表示覆盖区域多边形和目标区域多边形有重合!也即卫星对目标区域可见'图'6!预测距离随时间变化图$部分%于是!计算卫星出入境时间的问题转化为预测距离的函数等于最小值的优化问题'由图可见!在选取的这段时间内!预测距离下降呈现一定的规律性!梯度较为平稳'依据预测距离的变化率动态设置步长!其中步长最小取'秒!即当预测距离接近6时!卫星采样步长为'秒&预测距离较大时!卫星采样步长可达几至几十分钟'计算预报周期内卫星对地可见时间窗口!对比固定步长为'秒的算法!结果如表'所示'表'!两种方法计算结果对比采样点数目入境时间出境时间固定步长@1#662-M Z "6"'',"#!"002-M Z "6"'',"0"""0@-M Z "6"'60"',"#,@-M Z "6"'60"'2"6,动态设置步长#022-M Z "6"'',"#!"002-M Z "6"'',"0"""0@-M Z "6"'60"',"#,@-M Z "6"'60"'2"6,对比结果可知!两种方法计算卫星对地可见性时间窗口完全一致!动态设置步长后!参与覆盖边界计算(与目标区域相交判断的采样点数目由@1066个减少为#02个'算法耗时与采样点数目成正比!故动态设置步长后!相比于固定步长方法效率提升约!!D 0k '卫星对地可见时间窗口结果同时取决于卫星轨道(传感器参数和目标区域位置等因素'选取,星链-卫星中轨道倾角更高的极地轨道卫星!编号#@@2!!计算固定步长和动态设置步长两种方法下卫星对目标区域的可见时间窗口相关结果如表"所示'表"!两种方法计算结果对比$##@2!%采样点数目入境时间出境时间固定步长@1#66@-M Z "6"''2",'""1@-M Z "6"''2",,"02动态设置步长""!@-M Z "6"''2",'""1@-M Z "6"''2",,"02!投稿网址 J J J7K L K M ;NO B 7M 9E Copyright ©博看网. All Rights Reserved.第!期石!习!等"""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""基于多边形距离的卫星对地时间窗口快速计算方法#"!0!#对于极地轨道卫星#@@2!而言!预报周期内对地覆盖时间较短!动态设置步长方法所采样点数目更少!算法效率提升更高'%!计算结果对比*&(是个功能强大的仿真分析软件!而且兼具场景(模型逼真的特点(在卫星(导弹等领域应用广泛'但软件逻辑能力较差!无法通过编程实现循环计算(嵌套等复杂过程'通常情况下!航天应用场景规模庞大!需要进行手动重复性操作时便不再方便'为此!*&(提供了编程接口便于其他应用程序调用*&(!借助接口可以编程实现复杂任务的自动化实现'为了验证算法的准确性!可以和*&(结果对比'利用*&(创建仿真场景!导入'66颗,星链-卫星的&F H 数据!并设置仿真周期为一天'卫星对地时间窗口算法的相关参数设置如下"传感器边界点数目设置为'66!半锥角为##7@0Q !姿态角均为6'在*&(中需要对每颗卫星添加和算法相同参数的传感器!这里依然使用*&(提供的.C &F C 4接口编程实现'本文在向*&(导入卫星对象时获取添加路径!通过创建M 9W L Z <;;>Z [9W 集合$记作.N%9W L Z %存放所有的传感器!利用卫星路径和集合元素的简单映射关系!循环为每个卫星添加传感器'以下是.C &F C 4实现的关键代码'代码""自动为卫星添加传感器M LS=99Z 7%]==<W Z *M <W >=[97%^[;?=<W 7I <J $5<%9W L Z <;;>Z [9W 6!5.N%9W L Z 6%&k 创建星座集合k 循环给卫星添加传感器89=[S '"M 9]W ZL >Z S =99Z 7Y <Z -R K <M Z a =9E />Z ^$M ^>=$L >Z />Z ^L $[%%%&k 获取卫星路径*<W S L >Z 7%^[;?=<W 7I <J $5<*<W L 9=6!5*<W6%&*<W 7%9E E 9W &>L O L 7*<Z />Z Z <=W *[E :;<%9W [M $##7@0!67'%&M L 7-R K <M Z L 7C ??$*<W L 9=7/>Z ^%&k 添加传感器路径<W ?分析,星链-星座对区域的覆盖性能需要使用*&(的覆盖模块$*&()%9\<=>T <%!分析对象主要是%9\<=>T<$<8[W [Z [9W !利用该模块可以设置,覆盖资源-$比如卫星或者传感器%(覆盖区域$指定经纬度区域或者全球%(覆盖网格$Y =[?%以及各种约束条件'覆盖对象设置具体步骤如下"$'%在场景中添加%9\)<=>T <$<8[W [Z [9W 对象M 9\$<8&$"%设置Y =[?"本文使用%]L Z 9E 3<T[9W L 自定义区域类型!关联场景中建立好的C =<>&>=T <Z !并设定/9[W ZY =>W ];>=[Z N $网格点间隔%为F >Z )F 9W S 6D 0Q &$,%设置C L L <Z L $覆盖资源%"选择预先建立的.N %9W L Z 星座!添加至覆盖资源'以下是.C &F C 4设置覆盖对象的部分代码'代码,"覆盖对象设置M 9\$<8S L M 7%^[;?=<W 7I <J $5<%9\<=>T<$<8[W [Z [9W 6!5%9\$<86%&M 9\$<87Y =[?749]W ?L &N :<S 5<49]W ?L %]L Z 9E 3<T [9W L 6&M 9\Y =[?S M 9\$<87Y =[?&R 9]W ?L S M 9\Y =[?749]W ?L&R 9]W ?L 7C =<>&>=T <Z L 7C ??$5C =<>&>=T <Z )6.N C =<>&>=T <Z %&3<L S M 9\Y =[?73<L 9;]Z [9W&3<L 7F >Z F 9W S70&k 网格点经纬度大小M 9\$<87C L L <Z F [L Z 7C ??$M 9W L Z <;;>Z [9W 7/>Z ^%&至此!'66颗携带传感器的,星链-卫星覆盖场景建立完毕'为了验证本文卫星对地时间窗口算法的准确性!将*&(分析结果中的覆盖起始时间和结束时间与算法结果中的入境时间和出境时间取差的绝对值作为误差!如果某颗卫星对目标区域不止有一个覆盖时间窗口!则取多个窗口误差的均值作为最终误差!入境时间和出境时间的误差结果如图''和图'"所示'图''!入境时间误差图图'"!出境时间误差图从计算结果和误差比较图可以看出!本文算法获得的时间窗口准确性较高!结果与*&(仿真结果之间的误差多在'L 以内',!结束语本章首先构建了卫星对地覆盖模型!借助该模型可精确求解卫星对地瞬时覆盖区域的边界点!并利用*&(软件验证了模型的正确性'本文模型考虑了传感器形状(视场角和姿态角因素!适用于观测矢量与地球表面相交(相切(不相交三种情况'卫星对地覆盖模型计算卫星当前位置下!传感器对地球表面探测区域的覆盖边界点坐标'计算一段时间内的覆!投稿网址 J J J7K L K M ;NO B 7M 9E Copyright ©博看网. 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直线滑动平均法

直线滑动平均法

直线滑动平均法直线滑动平均法是一种常用的时间序列预测方法,它可以通过对历史数据进行平均处理来预测未来的趋势。

本文将对直线滑动平均法进行详细介绍,包括定义、原理、计算方法、优缺点以及应用场景等。

一、定义直线滑动平均法是一种基于时间序列的预测方法,它通过对历史数据进行加权平均来预测未来的趋势。

该方法假设未来的趋势与历史数据的趋势相同,因此可以利用历史数据来推断未来的走向。

二、原理直线滑动平均法基于以下两个假设:1. 未来的趋势与历史数据的趋势相同。

2. 近期数据比远期数据更能反映未来走向。

根据这两个假设,我们可以采用加权平均的方式对历史数据进行处理。

具体而言,我们可以选择一个固定长度的时间窗口,在该时间窗口内对历史数据进行加权平均,并将得到的结果作为未来值的预测。

三、计算方法直线滑动平均法需要确定以下几个参数:1. 时间窗口长度:即需要考虑多少个历史数据。

2. 加权系数:即对历史数据进行加权平均的权重。

3. 平滑因子:即对历史数据进行平滑的程度。

下面我们将详细介绍如何确定这些参数。

1. 时间窗口长度时间窗口长度是一个比较关键的参数,它决定了我们需要考虑多少个历史数据来进行预测。

一般而言,时间窗口长度越长,预测结果越平稳,但同时也越滞后。

因此,在确定时间窗口长度时需要根据具体情况来选择。

通常情况下,时间窗口长度可以根据经验法则来确定,例如取最近12个月或最近3年等。

2. 加权系数加权系数是对历史数据进行加权平均的权重。

一般而言,离当前时间点越近的历史数据应该被赋予更高的权重。

因此,我们可以采用指数加权平均法来确定加权系数。

具体而言,我们可以使用以下公式来计算加权系数:α = 2/(n+1)其中α为加权系数,n为时间窗口长度。

3. 平滑因子平滑因子是对历史数据进行平滑的程度。

一般而言,平滑因子越大,预测结果越平稳但同时也越滞后。

因此,在确定平滑因子时需要根据具体情况来选择。

通常情况下,平滑因子可以根据经验法则来确定,例如取0.1或0.2等。

卫星对地面目标时间窗口快速预报算法

卫星对地面目标时间窗口快速预报算法

卫星对地面目标时间窗口快速预报算法宋志明;戴光明;王茂才;彭雷【摘要】卫星对地面目标的时间窗口计算是航天领域的一个重要问题.对圆轨道卫星对地面静止目标的时间窗口问题进行了研究,并针对该问题提出一种快速求解方法.该算法首先分析未考虑地球自转时的卫星对地面目标的时间窗口,然后根据地球自转特征对计算结果进行迭代修正,从而得到该周期内卫星精确的时间窗口.通过数值计算结果表明,卫星时间窗口绝对误差在0.1ms量级,相比1 s步长的跟踪传播法,计算时间减少99.1%.【期刊名称】《现代防御技术》【年(卷),期】2015(043)001【总页数】7页(P87-93)【关键词】时间窗口;快速算法;迭代修正;地面目标【作者】宋志明;戴光明;王茂才;彭雷【作者单位】中国地质大学计算机学院,湖北武汉430074;中国地质大学计算机学院,湖北武汉430074;中国地质大学计算机学院,湖北武汉430074;中国地质大学计算机学院,湖北武汉430074【正文语种】中文【中图分类】V474☞探测跟踪技术卫星对地面目标的时间窗口是指卫星经过地面目标的上空,可以与目标进行通讯与数据传输,或是卫星可对地面目标进行观测的时间范围。

卫星与地面目标的任何直接信息交换都必须在卫星对该地面目标的时间窗口中,因此时间窗口计算具有重要的意义,在遥感、通讯、卫星调度及导航定位等领域中都有重要应用[1-3]。

卫星对地面目标时间窗口计算的经典方法是跟踪传播法[4],该方法过程简单,能针对多种要求下时间窗口进行计算,计算结果可以任意精确,但缺点是算法效率很低,因此跟踪传播法一般用来作为对比的算法。

文献[5]提出一种利用同轨道周期的大圆来对一个周期内卫星星下点轨迹进行近似的方法,通过迭代计算时间窗口,但算法精确度较低。

文献[6]采用轨道过滤的思想将无时间窗口的卫星周期过滤以提高计算效率。

文献[7]根据卫星对地覆盖几何特征得到卫星对地视函数的方法,然后采用迭代求解视函数方程。

flink水位线和窗口时间的例题讲解

flink水位线和窗口时间的例题讲解

flink水位线和窗口时间的例题讲解假设我们有一批数据表示不同用户购买商品的记录,数据格式如下:```userId, purchaseTime, purchaseAmount1, 2021-01-01 10:00:00, 10.01, 2021-01-01 10:30:00, 20.02, 2021-01-01 11:00:00, 15.02, 2021-01-01 11:30:00, 5.0```我们想要计算每个用户在过去1个小时内的购买总金额。

首先,我们需要定义一个窗口,表示每个用户在过去1个小时的窗口。

窗口的起始时间可以通过当前事件的时间减去1个小时得到。

然后,我们可以将每个事件分发到对应用户的窗口中。

Flink中可以使用`window`函数来定义窗口,比如使用`TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.hours(1))`表示大小为1小时的滚动窗口。

然后,我们使用`keyBy`函数将数据按照用户ID进行分组,以便将相同用户的数据发送到同一个流中。

然后,我们可以使用`window`函数对该流进行分窗。

Flink提供了多种类型的窗口操作符,根据实际需求选择合适的窗口操作符。

在本例中,我们使用的是处理时间窗口操作符`window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.hours(1)))`。

接下来,我们可以使用`reduce`函数将同一窗口中的事件进行聚合。

在聚合函数中,我们可以计算购买金额的总和。

具体实现如下:```javaDataStream<Tuple3<Integer, String, Double>> result = stream.keyBy(0).window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.hours(1))) .reduce(new ReduceFunction<Tuple3<Integer, String, Double>>() {@Overridepublic Tuple3<Integer, String, Double>reduce(Tuple3<Integer, String, Double> value1, Tuple3<Integer, String, Double> value2) throws Exception {return new Tuple3<>(value1.f0, value1.f1, value1.f2 + value2.f2);}});```最后,我们可以使用`print`函数输出结果。

移动平均法的步骤和原理

移动平均法的步骤和原理

移动平均法的步骤和原理
移动平均法是一种统计方法,用于分析时间序列数据,特别是消除短期波动,揭示长期趋势或周期性模式。

以下是移动平均法的步骤和原理:
1. 选择窗口大小:首先,选择一个窗口大小,这个窗口大小决定了要考虑的数据点的数量。

例如,如果有一个每日销售数据的时间序列,可以选择一个7天的窗口,这意味着每次计算的是最近7天的平均值。

2. 计算平均值:对于每个时间点,计算在所选窗口内的所有数据点的平均值。

这个平均值就是该时间点的移动平均值。

3. 移动窗口:将窗口向前移动一个单位,然后重复第2步,直到计算出所有时间点的移动平均值。

移动平均法的原理是通过连续计算数据集中一段连续的数据点的平均值,以平滑数据并揭示出数据的潜在趋势或周期性模式。

这种方法特别适用于时间序列数据,因为它有助于消除短期的波动,更好地理解数据的长期趋势。

以上内容仅供参考,建议查阅统计学书籍或咨询统计学专业人士获取更多信息。

移动加权平均法的原理

移动加权平均法的原理

移动加权平均法的原理移动加权平均法是一种常用的计算平均值的方法,它在计算过程中给予不同数据不同的权重,以反映其重要性或影响力。

这种方法常用于金融、经济、统计学等领域,用于计算指数、股票价格、经济数据等的加权平均值,以便更准确地反映数据的变化趋势。

移动加权平均法的原理是在计算平均值时,给予较新的数据更大的权重,较旧的数据则权重逐渐减小,最终得到加权平均值。

这种方法的好处在于能够更及时地反映数据的变化,对于预测趋势具有一定的参考价值。

具体来说,移动加权平均法的计算过程如下:1. 确定加权因子:在移动加权平均法中,加权因子决定了每个数据的权重大小。

加权因子的选择根据具体的应用需求而定,常见的选择包括线性加权、指数加权等。

2. 指定时间窗口:移动加权平均法是基于滑动窗口的,即根据一定的时间窗口长度,计算窗口内数据的加权平均值。

时间窗口的选择根据具体的数据特点而定,通常选择较小的窗口长度以便更及时地反映数据的变化。

3. 加权平均计算:在给定的时间窗口内,按照加权因子对数据进行加权计算,然后将加权后的数据相加,最后除以加权因子的总和,得到移动加权平均值。

4. 更新时间窗口:随着时间的推移,时间窗口不断滑动,新的数据被纳入计算,旧的数据则被排除在外,从而实现了对数据变化的动态追踪。

移动加权平均法的应用广泛,特别是在金融领域。

例如,在股票市场中,移动加权平均法常用于计算股价指数。

通过根据股票的交易量和价格赋予不同的权重,可以更准确地计算出股价指数,从而反映出市场整体的涨跌情况。

另外,在经济数据分析中,移动加权平均法也常用于计算经济指标的加权平均值,以便更好地揭示经济的发展趋势。

然而,移动加权平均法也有一些限制。

首先,加权因子的选择需要根据具体情况进行,不同的加权因子可能会导致不同的结果。

其次,在时间窗口的选择上,如果选择的窗口长度过长,可能无法及时反映出数据的变化;而如果选择的窗口长度过短,则可能受到较大的噪声干扰。

循环周期理论

循环周期理论

循环周期理论「酒田战法」2009-03-08 15:42:09 阅读250 评论0 字号:大中小订阅一、循环周期理论。

1、价格趋势循环周期的变化。

从每一个明显的低点到下一个明显低点之间为一个循环周期,从每一个明显高点到下一个明显高点之间也为一个循环周期。

2、低点到低点的循环周期比高点到高点的循环周期可靠。

3、在股市运动中存在大小不同的循环周期。

大循环周期中包含着小循环周期,多个小循环周期组成一个大循环周期。

通常周期可划分为4级:基本趋势以明显的低点为准是大循环周期,时间跨度从几个月到几年;次级趋势以明显的低点为准是中循环周期,时间跨度从2—3星期到几个月;短期趋势以明显的低点为准是小循环周期,时间在两个星期以内,并且在即时行情变化中还可以划分出微型循环周期,时间从几分钟到几小时。

4、以4个以上连续的明显低(高)点之间的时间间隔为基础计算出的算术平均值即为某一级的循环周期。

对于明显低点的辨别可按趋势的某一级别确定。

5、以某个循环低(高)点为准按循环周期计算出的下一个循环低(高)点会有+-15%的上下误差,按+-15%确定的时间区间称为时间窗口,一般情况下后一个循环低(高)点将在时间窗口内出现。

6、在时间窗口内按时出现的低(高)点越多说明计算出的循环周期越可靠和有效。

7、循环周期不因突发事件的影响而改变其周期或时间窗口。

8、循环低(高)点不会在同一价位水平上出现,它们是相对的低(高)点,不是绝对的低(高)点,不管循环低(高)点的绝对数值高低,一般会在时间窗口内按时出现。

9、如果计算出的循环周期是正确的,则大部分循环低(高)点都会按时出现在时间窗口内,但也会有例外现象,个别循环低(高)点提前或推后是正常的,也是不可避免的。

10、环周期理论并不保证未来从循环低点上涨的幅度或由循环高点下跌的幅度,这种幅度一般不相等,但可能是明显的。

二、伯恩斯坦根据周期理论提出4种买卖信号。

1、突破信号。

当价格由向上突破向右下方倾斜的的阻力线时循环低点确立,可以买入。

卫星对区域目标的时间窗口快速计算方法

卫星对区域目标的时间窗口快速计算方法

第31卷第9期计算机仿真2014年9月文章编号:1006—9348(2014)09—0061—06卫星对区域目标的时间窗口快速计算方法宋志明,戴光明,王茂才,彭雷(中国地质大学计算机学院,湖北武汉430074)摘要:为了提高卫星对区域目标时间窗口的计算效率,并兼顾结果的精确性,提出一种基于迭代修正的时间窗口计算方法。

利用问题特性将卫星对区域的时间窗口计算化为对区域每条边界的时间窗口计算,首先在不考虑地球自转下得到每条边界的时间窗口,然后根据地球自转特征对计算结果进行迭代修正,最后对所有的边界的时间窗口进行综合得到区域目标时间窗口。

该算法充分利用卫星轨道的基本特性,实现了对区域目标时间窗口的快速和精确计算。

数值计算结果表明,改进算法计算效率高,计算结果精确。

关键词:时间窗口;快速算法;迭代修正;区域目标中图分类号:V474文献标识码:BFast Predicting Algorithm for Satellites TimeWindows to Ground Area TargetSO N G Zhi—ming,DAI Guang-ming,WANG Mao-c a i(C om pu t er Co l l e ge,C h i n a Un iv er si ty of Geoseiences,Wuhan Hu bei430074,C hi na)AB ST RA CT:To i m p r o v e the e ffic iency of s at e l l it e s t im e win dow s t o gro und a r e a tar g et,a nd c o ns id e r t he accuracy ofthe r esu lt,a time windo w ca lc ul at ion me tho d w a s p u t fo rw a r d using iterative cor r e ct i o n.U si n g the character isti c ofth i s problem,the ca lc ul at io n of ti m e windows to ground a r e a t a r ge t w a s tur ne d into that of th e ti m e windows to eachboundary of t he a re a tar ge t.Fi rst l y,w e c al cu la te d th e t i me w in do w of each b oundar y of t he a r ea target without consid—ef in g t he rotati on of th e e a r th,a n d th e n co rr ec te d th e ca lc ul at io n result a c co r di n g to the chara cter istic s of th e e arth"sro ta ti on.At l as t,we got time window of t he ar e a by th e t i me window of all b ou n d a r i e s.T h i s a lg o ri th m ma ke s fu ll u s eof th e b a si c ch arac teri stic of sa t e l li t e o rb i t,a n d a c hi e v e s the goa l of ca lc ula ti on of s at e l l i te s t im e windows to grounda r e a t a r ge t for qu ic k and accurate ca lc u la t i on.T h e s im ul a ti o n result s sh ow that t hi s a lg or it h m h a s h ig h effic ienc y a ndaccu rat e resu lt.KEYWORDS:Time window;Fast a lgo ri th m;It er at ive c or r ec t i on;A r e a target1引言卫星对地面目标时间窗I=1计算的经典方法是跟踪传播卫星对地面目标的时间窗口是指卫星经过地面目标的法”1,该方法是将时间离散化,通过判断时间点下覆盖性能上空,可以与目标进行通讯与数据传输,或是卫星可对地面来计算时间窗口。

计算时间窗口重叠的方法

计算时间窗口重叠的方法

计算时间窗口重叠的方法
时间窗口重叠是指在时间序列分析中,将时间序列分割成多个窗口进行处理时,这些窗口之间有一定的重叠部分。

时间窗口重叠的方法可以通过以下几个角度来计算:
1. 重叠的时间长度,首先,可以通过确定时间窗口的长度来计算重叠的方法。

假设时间窗口的长度为L,重叠的长度为O,那么两个相邻窗口之间的重叠部分就是L-O。

2. 重叠的比例,另一种计算重叠的方法是通过重叠的比例来确定。

例如,可以设定重叠的比例为50%,即每个时间窗口的一半会与相邻窗口重叠。

3. 时间窗口的间隔,除了重叠的长度或比例外,还可以通过时间窗口的间隔来计算重叠的方法。

确定相邻时间窗口之间的间隔,然后根据需要调整重叠部分的位置。

4. 重叠的次数,最后,可以通过重叠的次数来计算时间窗口的重叠方法。

例如,确定在整个时间序列中,需要多少个重叠的时间窗口,然后根据总长度和重叠次数来计算每个窗口的位置和重叠部
分的大小。

综上所述,计算时间窗口重叠的方法可以通过确定重叠的时间长度、重叠的比例、时间窗口的间隔以及重叠的次数来实现。

根据具体的时间序列分析任务和需求,可以选择合适的方法来计算时间窗口的重叠,以确保对时间序列数据进行准确有效的分析。

时间窗口计算

时间窗口计算

时间窗口计算的数学和技术原理p; 4 9很多疑问,想知道其来源和原理。

我们先从一关于时间窗口计算的问题,很多人有很多疑问,想知道其来源和原理。

我们先从一个图开始。

时间窗口计算的数学和技术原理时间窗口计算的数学和技术原理4关于时间窗口计算的问题,很多人有9很多疑问,想知道其来源和原理。

我们先从一2个图开始。

&nbs3洛书(九宫)图表时间窗口计算的数学和技术原理洛书实际是九宫,即1——9排列而成,横,竖,斜三个数相加和都是15。

如果我们在洛书(九宫)图表上作出两条对角线及十字交叉线,构成的显然是一个米字线,先看一些有趣的计算。

有多少求4的计算方式?4=4+6-6 4=2+8-6 4=3+7-6 4=1+9-64=5+5-6p; 4 9有多少求3的计算方式?3=3+7-7 3=2+8-7 3=4+6-7 3=1+9-73=5+5-7有多少求7的计算方式?7=7+3-3 7=2+8-3 7=4+6-3 7=1+9-37=5+5-3有多少求8的计算方式?8=8+2-2 8=3+7-2 8=4+6-2 8=1+9-28=5+5-2个图开始。

&nbs求其他数字的计算方式,就不用说了,谁都知道。

通过这些计算不知道大家发现没有,构成洛书(九宫)图的各数字之间具有如下关系:1,任意两条线上的四个数字对应成等差关系。

很多疑问,想知道其来源和原理。

我们先从一4-3=7-64-8=2-63-8=2-7......这即是“4=2+3-1”法的来源。

这种对称的等差关系,是这个洛书(九宫)图的精髓,也是完成这个数字游戏的“关键”之一。

很多疑问,想知道其来源和原理。

我们先从一2,任意一条线上的三个数字对应成等差关系。

4-5=5-63-5=5-71-5=5-9......这即是“3=2+2-1”法的来源。

很多疑问,想知道其来源和原理。

我们先从一关于5对称,是这个洛书(九宫)图的精髓,也是完成这个数字游戏的“关键”之一。

时间窗口的计算和理解

时间窗口的计算和理解

如何计算时间窗口时间之窗是周期的一种应用方法,周期的使用,不同的学说和不同的技术分析工具都有不同的使用方法,波浪理论中应用的周期是以菲波纳奇数例为基础的,而江恩理论里面,周期的划分和应用又有他独特的界定。

我们常说的时间之窗,实际是波浪理论里面常用的菲波纳奇数例,菲波纳奇数例是一个最简单的数字123为基本数列的,把这个简单的数例的后两位数字不断相加,1+2=3 2+3=5 3+5=8 5+8=13 8+13=21 13+21=34 21+34=55 34+55=89 55+89=144就可以得出菲波纳奇数例3、5、8、13、21、34、55、89、144……以至无穷。

那这个数例有什么用处呢?我们在分析价格走势时,都希望能提早发现走势的拐点,也就是顶底,而实战中,一些重要的顶对顶的时间、底对底的时间、顶对底的时间,底对顶的时间大都出现在这个数例的数字上,比如我们常看到一个价格走势的顶对应前面的一个高点经常是34天55天,或者13周21周等等,或者一个趋势从最低点启动,在13周、21周、34周或者55周的地方趋势结束。

所以在一个趋势的运行过程中,我们就会密切注意那些可能出现拐点的时间,一般就把那些容易出现拐点的地方称作时间之窗,时间之窗基本上就成了菲波纳奇数例的代名词。

时间之窗的基本理论不难理解,但它的实战应用却有一定的技巧。

首先,时间之窗的周期分析是从属于波浪理论里面的一种方法,波浪理论中的三要素形态、比例、周期其周期的分析要结合波浪形态来看,当价格走势走到一个时间之窗附近,我们必须首先观察走势形态是否有顶底形态,如果波浪形态上有顶底的可能,那如果再有时间周期配合那出现顶底的概率就非常之大,但如果形态上没有明显的顶底形态特征,光有个时间之窗出现,不能完全作为判断顶底的标准,因为波浪理论中形态、比例、周期的重要性是依次递减的。

第二,时间之窗的周期原理并没有硬性规定适用在那个时间等级的趋势里面,那就是说,大到月线,小到5分钟图,我们都可以应用菲波纳奇数例来寻找顶底,那我们到底以哪个为准呢,一般来讲,大小周期要配合使用,因为大周期中会套小周期,它们其实并不矛盾,比如21天的周期,那正好是五周的周期,只不过是第五周的第一天上就是第21天上出现顶底的可能就更大一些罢了。

HIV检测“窗口期”及其计算

HIV检测“窗口期”及其计算

HIV检测“窗口期”及其计算HIV检测“窗口期”指人体感染HIV后对HIV病毒作出的免疫反应,即体内产生HIV抗体所需要的时间,医学上又叫“血清阳转”(Seroconversion)。

在窗口期内,虽然HIV感染者血液、精液(或阴道分泌物)、乳汁中可能已经有很高浓度的HIV,但血液内没有HIV抗体,此时在窗口期内进行血液HIV抗体检测,有可能查不到抗体造成漏查误诊,所以必须要过了窗口期才能准确检查艾滋病。

据医学研究表明,人体感染艾滋病毒后,产生艾滋病毒抗体的时间短的为2-3周,长的为2至3个月,平均时间约为6周;如果使用比较先进的检测试剂,一般在感染2-6都可以检测到病毒抗体从而能及时发现病情。

窗口期计算方法:窗口期的计算应从高危行为之时或是接受输血之时算起,也就是说,如果是1月1号发生高危性行为或是接受输血,那么,接受抗体检测的时间应该是从1月1号算起6周后,也就是2月12日,如果还需复查,那么需要从1月1号算起,3个月后进行复查检测。

艾滋病毒(HIV)感染确诊:初筛HIV抗体检测(酶联法、免疫层析法等方法)检测阳性,再经确诊试验,如蛋白印迹法(WB)等方法复检阳性者,即可确认为HIV感染。

艾滋病人确诊:艾滋病病毒抗体阳性,又具有下述任何一项者,可为实验确诊艾滋病病人。

(1)近期内(3-6个月)体重减轻10%以上,且持续发热达38℃一个月以上;(2)近期内(3-6个月)体重减轻10%以上,且持续腹泻(每日达3-5次)一个月以上。

⑶卡氏肺囊虫肺炎(PCR)(4)卡波济肉瘤KS。

若艾滋病毒抗体阳性者体重减轻、发热、腹泻症状接近上述第1项时,可为实验确诊艾滋病病人。

(1)CD4/CD8(辅助/抑制)淋巴细胞计数比值<1,CD4细胞计数下降;(2)全身淋巴结肿大;(3)明显的中枢神经系统占位性病变的症状和体征,出现痴呆,辩别能力丧失,或运动神经功能障碍。

艾滋病感染概率风险计算:本计算公式是根据世界卫生组织统计数据以及我国艾滋病传播特点和大量感染病例数据进行设计,由艾滋病中国在线网志愿医疗专家组编写程式,能为高危者进行较准确的风险计算评估,请大家在使用过程中提出宝贵意见以便继续改进。

setup hold 计算公式

setup hold 计算公式

setup hold 计算公式Setup Hold 计算公式本文将介绍 Setup Hold 的概念,并列举一些相关的计算公式和举例解释说明。

Setup Hold 是在数字电路设计中用来描述信号在时钟周期内稳定的时间窗口。

1. 定义Setup Time(建立时间):信号必须在时钟边沿之前的某个时间点达到稳定电平,以确保正确采样的最小时间间隔。

Hold Time(保持时间):信号必须在时钟边沿之后的某个时间点保持稳定电平,以确保正确采样的最短时间间隔。

2. 计算公式以下是一些常见的 Setup Hold 计算公式:Setup Time 公式Setup Time 可以通过时钟周期、信号到达时钟输入端的延迟和各种信号传播延迟来计算。

Setup Time = Clock Period - (Delay of Clock to Inpu t - Delay of Signal to Input)举例说明:假设时钟周期为 10 ns,信号到达时钟输入端的延迟为 2 ns,信号到达输入端的延迟为 3 ns,则 Setup Time 计算如下:Setup Time = 10 ns - (2 ns - 3 ns) = 11 nsHold Time 公式Hold Time 可以通过时钟周期、信号到达时钟输入端的延迟和信号的保持时间来计算。

Hold Time = Clock Period - (Delay of Clock to Input+ Hold Time)举例说明:假设时钟周期为 10 ns,信号到达时钟输入端的延迟为 2 ns,信号的保持时间为 5 ns,则 Hold Time 计算如下:Hold Time = 10 ns - (2 ns + 5 ns) = 3 ns3. 结论本文介绍了 Setup Hold 的定义和常见的计算公式,包括 Setup Time 公式和 Hold Time 公式。

这些公式可以帮助设计人员在数字电路设计中准确分析和评估信号的稳定性要求,从而确保系统的正确功能。

斐波那契变盘时间窗口指标

斐波那契变盘时间窗口指标

斐波那契变盘时间窗口指标斐波那契变盘时间窗口指标,也称为Fibonacci Time Zones,是一种基于斐波那契数列计算出的技术指标。

它可以用来预测股市的支撑和阻力区域,是股票交易中非常有用的一种工具。

该指标基于斐波那契数列构建,数列中的数值是前两个数值的和。

这个数列是1、1、2、3、5、8、13、21、34、55、89、144……依此类推无穷无尽。

斐波那契数列的魅力在于它在形态上非常广泛,可以用于预测很多自然现象和在股票市场中的趋势。

斐波那契变盘时间窗口指标是建立在斐波那契数列之上的。

假设某股票价格从最低价到最高价的时间跨度为t,那么斐波那契变盘时间窗口指标将把这个时间跨度分成了12个部分,每个部分的长度都是斐波那契数列中相邻两个数的和。

这样就形成了一系列的支撑和阻力区域,这些区域可能会在日后的股票价格中形成阻碍。

通过斐波那契变盘时间窗口指标,我们可以预测未来价格趋势的支撑和阻力区域。

这可以用来制定交易策略,例如买入股票的最佳时机或卖出股票的最佳时机。

如果一个股票在斐波那契变盘时间窗口指标的阻力区域内,那么可能会发生价格下跌;而如果一个股票在支撑区域内,那么可能会发生价格上涨。

当然,斐波那契变盘时间窗口指标并不是100%准确的。

它只是一种提示工具,可以用来辅助判断股票价格趋势的方向。

股票价格受到很多因素的影响,包括公司财务状况、市场经济形势、政府政策等等,这些因素都会对股票价格的变化产生影响。

总的来说,斐波那契变盘时间窗口指标是股票市场中一种非常有用的技术指标。

它可以用来预测股票价格趋势的支撑和阻力区域,可以帮助股民制定最佳的交易策略。

当然,在使用该指标时,投资者应该对其进行深入的研究和分析,以便能够更好地利用该指标的价值。

计算时间窗口的公式

计算时间窗口的公式

计算时间窗口的公式自用时间窗口E1:=BARSCOUNT(C);AH:=HHV(H,200);AL:=LLV(L,200);B0:=(AH-AL)/40;KB2:=L-B0;STICKLINE((E1+0)/31=FLOOR((E1+0)/31),KB2-B0,0,1,0),COLORYELLOW,LINETHICK3;DRAWTEXT((E1+0)/31=FLOOR((E1+0)/31),KB2-B0,'时窗'),COLORYELLOW;{时间之窗}月1:=MONTH=1 AND (DAY=6 OR DAY=15 OR DAY=21 OR DAY=25);月2:=MONTH=2 AND (DAY=6 OR DAY=15 OR DAY=21);月3:=MONTH=3 AND (DAY=6 OR DAY=15 OR DAY=20 OR DAY=21);月4:=MONTH=4 AND (DAY=6 OR DAY=15 OR DAY=21);月5:=MONTH=5 AND (DAY=6 OR DAY=12 OR DAY=15 OR DAY=21);月6:=MONTH=6 AND (DAY=6 OR DAY=14 OR DAY=21);月7:=MONTH=7 AND (DAY=8 OR DAY=15 OR DAY=19 OR DAY=23);月8:=MONTH=8 AND (DAY=6 OR DAY=8 OR DAY=15 OR DAY=23);月9:=MONTH=9 AND (DAY=8 OR DAY=15 OR DAY=18 OR DAY=23);月10:=MONTH=10 AND (DAY=8 OR DAY=15 OR DAY=23OR DAY=31);月11:=MONTH=11 AND (DAY=8 OR DAY=15 OR DAY=23 OR DAY=28);月12:=MONTH=12 AND (DAY=8 OR DAY=15 OR DAY=23 OR DAY=31);时间窗:=月1 OR 月2 OR 月3 OR 月4 OR 月5 OR 月6 OR 月7 OR 月8 OR 月9 OR 月10OR 月11 OR 月12;STICKLINE(时间窗 AND PERIOD=5,H,L,1,0); {k线做记号}附:一年时间之窗转折日 (带*是神奇数字)一月:6、15、21、*25 七月:8、15、*1 9、23二月:6、15、21 八月:*6、8、15、23三月:6、15、*20、21 九月:8、15、*1 8、23四月:6、15、21 十月:8、15、23、*31五月:6、*1 2、15、21 十一月:8、15、23、*28六月:6、*1 4、21 十二月:8、15、23、*31时间之窗在一些股市和汇市的评论中,我们常听到时间之窗这个名词,时间之窗可能很多朋友都了解其含义,但如何正确地应用时间之窗,并不是所有朋友都了解,今天和大家谈谈时间之窗的正确应用。

实时数据处理中的时间窗口算法

实时数据处理中的时间窗口算法

实时数据处理中的时间窗口算法随着大数据的迅速发展,越来越多的企业开始将数据作为重要的战略资源来进行利用和分析。

由此,实时数据处理技术变得越来越重要。

在实时数据处理过程中,时间窗口算法作为一种重要的技术手段,被广泛应用于数据流中的数据分析和处理。

什么是时间窗口?时间窗口是数据处理中非常重要的概念,它是指在一段时间内收集的数据集合,通常是一段有限的时间区域内的数据。

例如,当我们需要统计一天内某个网站的访问量时,我们可以对这一天内的访问事件进行收集,并将其放置在一个时间窗口(例如5分钟或10分钟)中进行处理。

时间窗口算法的基本原理时间窗口算法是通过将数据集合划分为时间上的“窗口”来进行数据的处理和分析。

与传统处理技术相比,时间窗口技术可以在一个有限的时间范围内进行对数据进行实时处理,从而可以更快地获取和分析数据。

它的基本原理是通过时间窗口中累积的数据来计算数据的统计特征。

在使用时间窗口算法时,我们通常需要根据数据类型和分析目标的不同进行特征选择。

时间窗口实现的基本方法时间窗口技术的实现方法有很多种,其中最常用的方法是定时划分法。

在这种方法中,数据流被划分为相同大小的数据块,并在每个时间窗口结束时对其进行统计和分析。

对于稀疏数据,在每个时间窗口中往往只有一小部分的数据值是非零的,所以我们可以通过压缩数据并过滤掉一些不相关的数值来降低计算量。

时间窗口算法在实时数据处理中的应用时间窗口算法可以应用于各种实时数据处理任务中。

例如,通过利用时间窗口算法来实时处理股票行情,我们可以更精确地获取股票价格和交易数据,并利用这些数据进行实时决策。

在监测和预测环境变化方面,时间窗口算法可以帮助我们通过处理时间序列数据来预测未来发展趋势以及如何更好的应对环境变化。

在基础设施监测和管理中,时间窗口算法也有着广泛的应用,例如监测企业网络流量,预测网络故障,并通过对数据的实时处理来提高企业网络的性能和稳定性。

总结时间窗口算法是一种实时数据处理技术,它通过对数据集合的实时统计和分析来帮助我们更好地理解和利用数据。

随机过程的平均功率的计算公式

随机过程的平均功率的计算公式

随机过程的平均功率的计算公式
随机过程的平均功率是指在一个时间窗口内,随机过程信号的平均能量。

其计算公式为:
P = lim T->∞ 1/T ∫0 T |x(t)|^2dt
其中,P表示平均功率,T表示时间窗口长度,x(t)表示随机过程信号。

该公式表示在时间窗口长度趋近于无穷大时,随机过程信号的平均能量。

需要注意的是,由于随机过程是随机变量的集合,其能量也是一个随机变量。

因此,平均功率也是一个随机变量,其值可能会随着时间窗口的不同而发生变化。

在实际应用中,需要对多个时间窗口内的平均功率取平均值,以获得更加稳定的结果。

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时序数据库 两个点的时间差

时序数据库 两个点的时间差

时序数据库两个点的时间差时序数据库是一种特殊的数据库类型,用于存储和处理时间序列数据。

它是基于时间坐标的数据存储和检索系统,广泛应用于金融、物联网、行业监测等领域。

在时序数据库中,经常需要计算两个时间点之间的时间差,以便分析数据的趋势和变化。

一、时序数据库的基本概念时序数据库是一种专门用于存储和处理时间序列数据的数据库系统。

与传统的关系型数据库不同,时序数据库将数据组织成以时间为基准的序列,每个数据点都与一个时间戳相关联。

这种组织方式可以有效地处理大量数据,并支持高性能、实时的数据查询。

二、两个时间点之间的时间差计算方法在时序数据库中,计算两个时间点之间的时间差有多种方法。

下面介绍几种常用的计算方法。

1. 使用时间戳直接计算时序数据库中的每个数据点都会有一个时间戳,表示该数据点的时间。

如果需要计算两个时间点之间的时间差,可以直接使用时间戳相减来计算。

例如,假设有两个数据点A和B,它们的时间戳分别为tA和tB,那么两个时间点之间的时间差就可以表示为tB - tA。

2. 使用时间坐标计算时序数据库中的数据通常会以一定的时间间隔进行采样,例如每秒钟、每分钟等。

这样的数据结构也被称为时间序列数据,其中的时间坐标表示数据点的位置。

如果需要计算两个时间点之间的时间差,可以使用时间坐标相减来计算。

例如,假设两个时间点的时间坐标分别为x和y,那么它们之间的时间差可以表示为y - x。

3. 使用时间单位转换计算在某些情况下,需要将时间差表示为特定的时间单位,例如秒、分钟、小时等。

这时可以将两个时间点的时间差转换为所需的时间单位。

具体的转换方法因不同的需求而有所不同,但一般来说,可以使用时间单位之间的换算关系来进行计算。

例如,如果需要将时间差表示为分钟,可以将两个时间点的时间差除以60,得到分钟数。

三、时序数据库中时间差的应用计算两个时间点之间的时间差在时序数据库中具有重要的应用价值。

以下是几个常见的应用场景。

1. 数据趋势分析通过计算两个时间点之间的时间差,可以获得数据的增长率、速度等趋势信息。

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如何计算时间窗口
时间之窗可能很多朋友都了解其含义,但如何正确地应用时间之窗,并不是所有朋友都了解,今天和大家谈谈时间之窗的正确应用。

时间之窗是周期的一种应用方法,周期的使用,不同的学说和不同的技术分析工具都有不同的使用方法,波浪理论中应用的周期是以菲波纳奇数例为基础的,而江恩理论里面,周期的划分和应用又有他独特的界定。

我们常说的时间之窗实际是波浪理论里面常用的菲波纳奇数例,菲波纳奇数例是一个最简单的数字123为基本数列的,把这个简单的数例的后两位数字不断相加,1+2=3 2+3=5 3+5=8 5+8=13 8+13=21 13+21=34 21+34=55 34+55=89 55+89=144就可以得出菲波纳奇数例3、5、8、13、21、34、55、89、144……以至无穷。

那这个数例有什么用处呢?我们在分析价格走势时,都希望能提早发现走势的拐点,也就是顶底,而实战中,一些重要的顶对顶的时间、底对底的时间、顶对底的时间,底对顶的时间大都出现在这个数例的数字上,比如我们常看到一个价格走势的顶对应前面的一个高点经常是34天55天,或者13周21周等等,或者一个趋势从最低点启动,在13周、21周、34周或者55周的地方趋势结束。

所以在一个趋势的运行过程中,我们就会密切注意那些可能出现拐点的时间,一般就把那些容易出现拐点的地方称作时间之窗,时间之窗基本上就成了菲波纳奇数例的代名词。

时间之窗的基本理论不难理解,但它的实战应用却有一定的技巧。

首先,时间之窗的周期分析是从属于波浪理论里面的一种方法,波浪理
论中的三要素形态、比例、周期其周期的分析要结合波浪形态来看,当价格走势走到一个时间之窗附近,我们必须首先观察走势形态是否有顶底形态,如果波浪形态上有顶底的可能,那如果再有时间周期配合那出现顶底的概率就非常之大,但如果形态上没有明显的顶底形态特征,光有个时间之窗出现,不能完全作为判断顶底的标准,因为波浪理论中形态、比例、周期的重要性是依次递减的。

第二,时间之窗的周期原理并没有硬性规定适用在那个时间等级的趋势里面,那就是说,大到月线,小到5分钟图,我们都可以应用菲波纳奇数例来寻找顶底,那我们到底以哪个为准呢,一般来讲,大小周期要配合使用,因为大周期中会套小周期,它们其实并不矛盾,比如21天的周期,那正好是五周的周期,只不过是第五周的第一天上就是第21天上出现顶底的可能就更大一些罢了。

所以在应用上,我们应该是先研究大的形态和大的时间周期,然后再用小周期找到价格趋势可能出现反转的具体时间。

比如,本月是距离前一个高点的13个月,现在价格在上涨,那这个月可能会出现一个顶部,如果价格在下跌,那出现底部的可能就比较大,比如我们从大形态和大周期上看到本月月线可能要出现一个顶部,那具体是那一周呢那我们就要用周线推算,可以从上个高点推算下来,如果推到某一周是55周那,这周出现高点的可能性就较大,或者从13个月之前那个高点后面出现的一个最低点推算,看到这个月的哪一周是个重要的时间周期,找到具体那周是两个大周期的交汇点,同时再从日线上找,看这周中的那一天与前面的短期内的走势的高低点是个对应的周期点,这样就可以基本判断出来在那一天可能出现转折
点。

第三,使用时间之窗,要注意不要提前,最好滞后,比如这周是个重要的时间之窗,而且价格形态上有可能出现拐点,但如果我们周一就入场去找顶或者找底,那如果顶底出现这个周的周五,那你想想,五天的时间,价格变化会有多么大的变化,我们无法承受价格上的那么大误差,今年6月初英镑对日元的那个高点,我们本来推算出来它是对应前面最高价的21周的时间,但我们在周初就做了空单,结果被它反复折腾几天,而且我在周五的策略里面还写到了,再熬过今天英日的空单就没事了,可恰恰是在周五晚上英日在消息刺激下瞬间打出205以上的高点,而且打掉我们止损就快速回落,结果那波行情我们错过了一大段。

所以,用时间周期推算某个地方可能出现顶底,那最好等待走势出现恐慌盘后就可以基本确认顶底出现了,但如果没有出现恐慌盘,那就要小心,因为任何一次比较大的顶底都不会很温柔的出现的,在没有出现恐慌盘之前提前做单,极有可能在恐慌盘出现时,被扫掉止损。

如果一个重要的时间之窗上出现顶底后再进场操作,那就不会再出现扫掉止损回头的问题,同时还可以以已经出现的顶底做止损点,相对操作难度就降低了。

第四,菲波纳奇数例也可以帮助我们判断一个局部调整形态结束的时间(因为大型调整本身就可以形成趋势了),比如局部价格走势出现调整,那它到底要调整多长时间呢,在研判调整形态的同时,我们可以用分时图的时间周期去数,如21个小时,34个四小时等等,如果一个调整形态的落点正好出现在分时图的一个小的时间之窗上,我们也可以把这个形态和时间的汇合点作为入市点。

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