株価予測 【FFTへ】MATLAB、Pythonで株価予測 その5【至る道③】
フーリエ変換、逆フーリエ変換の元ネタがフーリエの積分公式。f(t)とf(x)は同じものだが、複素指数関数との畳み込み積分を経由しても等しい状態を作れることを示している。複素指数関数はオイラーの公式より三角関数に展開可能。畳み込み積分は三角関数とf(t)の内積を示しており、同一角周波数のみが取り出せる理屈。
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株価予測 【FFTへ】MATLAB、Pythonで株価予測 その4【至る道②】
逆フーリエ変換が正しいのかフーリエ逆変換が正しいのか。どっちも正しいと思っておいた方が良さそう。英単語の並びを重視するか、逆変換という日本語としての意味を重視するか。フーリエ変換/逆変換はバンドパスフィルタ利用が有名。フーリエ変換、逆フーリエ変換にバリエーションがある点に注意。
株価予測 【FFTへ】MATLAB、Pythonで株価予測 その3【至る道①】
フーリエ変換について簡単に説明。実際には逆フーリエ変換も含めないと全体像は見えない。フーリエ変換自体は実用されてるツールなので、数学者と言うよりエンジニア側の領域逆フーリエ変換を知らずにフーリエ変換だけの性質を見ると不透明な感じがして恐怖感が芽生えている可能性が高い。
株価予測 【FFT】MATLAB、Pythonで株価予測 その2【導入編②】
業務でFFTを使っていても、FFTそのものが何か知らない人も多い。見るべき、比較すべきデータが揃っていると割と知らなくても平気。これ自体は標準化、過去データ利用の結果なので褒められるべき事象。FFTを知るには最低限以下の知識が必要。フーリエ変換、DFT、FFTとそれらの逆変換。
株価予測 【FFT】MATLAB、Pythonで株価予測 その1【導入編①】
FFTで振動解析を行うことが多い。自動車だと静粛性評価などが代表的。株価も振動っぽいからFFTで解析できるかも？周波数成分を見れることは間違いない。ただし、そこから予測に至れるかは別問題。ここでの話を鵜呑みにして株売買をしてもそれは自己責任。
事例 最小構成のMBD事例 第2章 バックナンバー
Modelicaによるプラント設計。それをFMUにして他のプラットフォーム(Python等)での再利用。さらに制御器との様々な接続方法(ASAM XCP等)の事例を紹介していく話。Modelica用ツールとしてはOpenModelicaを使用する。
事例 【MDF】最小構成のMBD事例 第2章 その317【仮想HILS⑦】
仮想HILSにMDF生成を組み込んだものの動作確認実施リアルタイム波形は30秒の範囲なので、比較用といしてその範囲で計測してMDF生成リアルタイム波形をMDFを比較。AsamMdf付属Viewer、CANapeと比較したところOK。一応、今回が本シリーズ最終回(たぶん)
事例 【MDF】最小構成のMBD事例 第2章 その316【仮想HILS⑥】
仮想HILSの改修済みコードを開示。XCP等の通信周りへの影響は無し。GUIがちゃんと配置されてることだけ確認。ボタンGUIを増やしたので、スケールの表示位置の微調整を入れた。
事例 【MDF】最小構成のMBD事例 第2章 その315【仮想HILS⑤】
計測データの取得場所はFMU処理をしているFMU_handler内が妥当。描画用のデータもここで取ってる。計測データ対象はFMUの戻りのデータ。仮想HILSが描画しているデータと合わせておくと評価し易い。追加コードは描画用データのdequeとほぼ一緒。リスト、dequeのメソッド名が共通化している恩恵。
事例 【MDF】最小構成のMBD事例 第2章 その314【仮想HILS④】
ボタン押下時にやることを確認。MDFインスタンス生成。各種シグナル生成。各種シグナルをリストにまとめる。MDFインスタンスに統合MDFを生成。各種シグナルとMDFインスタンスを再初期化。上記を元にコードを書いてみた。実際には動かしてみないとわからないが流れはOK。