双线MACD

MT4指标——双线MACD，是外汇交易中常用的技术分析工具之一。MACD指标基于两条移动平均线的差异，用于帮助交易者识别市场趋势的变化。通过比较短期和长期移动平均线的交叉点及其移动平均线的趋势，可以判断买入和卖出信号，帮助交易者做出理性的决策。

双线MACD，全称Moving Average Convergence Divergence，在金融交易市场中广泛应用，特别在MetaTrader 5（MT5）平台上。它由两条移动平均线（快线和慢线）以及一个信号线组成，用于评估趋势强度、方向变化和潜在反转点。在MT5中，双线MACD是增强版，除了标准的MACD线外，还包括一个9日平滑移动平均线（信号线），用于确认交易信号的准确性。安装此指标到MT5平台需下载压缩包，解压并添加到图表，可根据个人策略调整参数。

共轭双线性函数与 Hermite 型 本节推广了双线性函数的概念。设 f (α， β) 是 n 维复线性空间 V 上的二元函数。如果对任意向量 α，β，α₁，α₂，β₁，β₂ ∈ V，以及任意复数 λ₁，λ₂，μ₁，μ₂ ∈ C，均有： f(λ₁α₁ + λ₂α₂, β) = λ₁ f(α₁, β) + λ₂ f(α₂, β) (9.4.1) f(α, μ₁β₁ + μ₂β₂) = μ₁ f(α, β₁) + μ₂ f(α, β₂) (9.4.2) 其中 μ 表示复数 μ 的共轭复数，则二元函数 f (α， β) 称为共轭双线性的。 共轭双线性函数的性质 命题 9.4.1 设 f (α， β) 是 V 上的共轭双线性函数，则对任意 α，β ∈ V，f (α， 0) = 0 = f (0， β) 命题 9.4.2 设 f (α， β) 是 V 上的共轭双线性函数，则对任意 α₁， ... ， αp，β₁， ... ， βq ∈ V，λ₁， ... ， λp，μ₁， ... ， μq ∈ C， f ( ∑^{k=1}{p} λₖαₖ, ∑^{ℓ=1}{q} μℓβℓ) = ∑^{k=1}{p} ∑^{ℓ=1}{q} λₖμℓ f (αₖ， βℓ) (9.4.3) 共轭双线性函数的方阵表示 V 上的共轭双线性函数 f (α， β) 在 V 的基 {ξ₁，ξ₂， ... ，ξn} 下的方阵表示如下： 设向量 α，β ∈ V 在 V 的基 {ξ₁，ξ₂， ... ，ξn} 下的坐标分别是 x = (x₁，x₂， ... ，xn) 与 y = (y₁，y₂， ... ，yn)，即 α = ∑^{k=1}{n} xₖ ξₖ， β = ∑^{ℓ=1}{n} yℓ ξℓ， 则由式 (9.4.3)， f (α， β) = f ( ∑^{k=1}{n} xₖ ξₖ, ∑^{ℓ=1}{n} yℓ ξℓ) = ∑_{1⩽k，ℓ⩽n} xₖ yℓ f (ξₖ， ξℓ) (9.4.4) 记 n 阶方阵 A = ( f (ξₖ， ξℓ))_{n×n}，则上式化为 f (α， β) = xAy∗ (9.4.5) 其中 y∗ = yT 是 y = (y₁，y₂， ... ，yn) 的共轭转置。方阵 A 称为共轭双线性函数 f (α， β) 在基 {ξ₁，ξ₂， ... ，ξn} 下的方阵。而式 (9.4.4) 称为 f (α， β) 在基 {ξ₁，ξ₂， ...

对称双线性函数与数域上的对称方阵一一对应。这种对应关系可以将双线性函数表示为方阵形式，方便计算和分析。

本节讨论数域 F 上的 n 维线性空间 V 的斜对称双线性函数。斜对称双线性函数满足以下性质： 对于任意向量 α ∈ V，f(α, α) = 0。 f(α, β) 在 V 的基下的方阵是斜对称的。 V 中向量关于 f(α, β) 的正交性是对称的。 斜对称双线性函数与斜对称方阵之间存在双射。 进一步，我们给出了斜对称双线性函数的准对角形形式，并证明了其秩与准对角形中非零块的数量之间的关系。

在MATLAB平台上，利用双线性插值技术实现了图像的任意倍数放大和缩小。

当使用双线性变换法设计数字滤波器时，由低通规范开始，设计过程为：

探索利用卷积运算进行双线性变换的方法，通过多项式乘法提升计算效率。

丹麦科技大学教授设计的插值工具，使用Fortran编写并提供.exe可执行文件，操作简便高效。英文说明：用于在地理或UTM坐标下从网格中插值数值。样条插值在以'nsp' x 'nsp'点窗口内进行，通常nsp值设为8以保证插值质量。

这是使用成分损失进行除雾的Matlab双线性网络代码。训练数据准备方面，我们采用了NYU2数据集。您可以从官网下载这些数据集。使用'generate_hazy_img_noise.m'生成模糊的有噪声图像，使用'generate_hazy_img_nyu.m'生成模糊但无噪声的图像。接下来，使用'generate_train.m'来准备训练数据。请注意，文件夹“文件夹”，模糊图像和深度图分别用于地面真实清晰图像，模糊图像和深度图。请将它们替换为您自己的路径。训练过程使用'train.m'开始。损失函数使用了'vl_nnhazerobustloss.m'，这是L2范数损失函数的一种。在无噪声训练方面，使用了'vl_nnhazesquareloss_non_noise.m'。最后，使用'demo_test.m'进行测试，查看经过训练模型的去雾和去噪效果。