❶ 股指期货日内交易实盘指导，股票波段操作，成功率70%以上
网络一下股友点评网，波段操作是振荡调整行情中获取短线收益的最佳操作技巧，一次完整的波段操作过程涉及“买”“卖”两个方面，这里先来分析一下买入技巧。
实际操作中很难买到最低价的
波段操作的买入时机，要参考筑底中心区域。指数上涨过急后会重新跌回中心区，指数下跌过度后也会反弹回来。而真正的底部也是指一个区域，并非是某一特定的拐点或价位，不能把底部区域的买入理解为对某一拐点的买入，因为在实际操作中是很难买到最低价的。从概率的角度出发，无论是从下跌末段买入，还是从启动初期买入，操作的成功概率均远远大于在拐点处的买入。底部区域的买入不必追求买到最低价或拐点位，只要能买到相对低位就是成功的。
阶段性底部买入股票的选择标准
1、选择经历过一段时间的深幅下调后，价格远离30日平均线、乖离率偏差较大的个股。
2、个股价格要远远低于历史成交密集区和近期的套牢盘成交密集区。
3、在实际操作过程中要注意参考移动成本分布，当移动成本分布中的获利盘小于3时，可将该股定为重点关注对象。一旦大盘和个股止跌企稳后，可以在符合以上选股标准的个股中逢低建仓。大盘在构筑底部区域时，个股成交量太少或出现地量时，均不是最佳的买入时机，因为这说明该股目前价位对外围资金仍没有吸引力，还不能确认为一定止跌企稳了。即使大盘出现一轮行情，这类个股也会因为缺乏主流资金的入驻而制约上涨空间和上涨速率。因此，在底部区域选股时要选择在前期曾经出现过地量，而随着股价的下跌，目前量能正处于温和放大过程中的个股。在阶段性底部区域买入时还要巧妙应用相反理论，股评反复强调的底部和大多数投资者
都认可的底部往往仅是一处阶段性底部，这时不要完全满仓或重仓介入，而且还要注意及时获利了结。只有在股评已经不敢轻易言底和大多数投资者都不敢抄低时，真正适合于战略性投资。
❷ 求小波变换图像降噪的matlab代码
%源代码来自于在《MATLAB环境下基于小波变换的图像去噪》刘智clear;clc % 清理工作空间
load wbarb; % 装载原始图像
subplot(221); % 新建窗口
image(X); % 显示图像
colormap(map); % 设置色彩索引图
title('原始图像'); % 设置图像标题
axis square; % 设置显示比例,生成含噪图像并图示
init=2055615866; % 初始值
randn('seed',init); % 随机值
XX=X+8*randn(size(X)); % 添加随机噪声
subplot(222); % 新建窗口
image(XX); % 显示图像
colormap(map); % 设置色彩索引图
title('含噪图像'); % 设置图像标题
axis square; %用小波函数coif2 对图像XX 进行2 层分解
[c,l]=wavedec2(XX,2,'coif2'); % 分解
n=[1,2]; % 设置尺度向量
p=[10.28,24.08]; % 设置阈值向量,对高频小波系数进行阈值处理
%nc=wthcoef2('h',c,l,n,p,'s');
%nc=wthcoef2('v',c,l,n,p,'s');
nc=wthcoef2('d',c,l,n,p,'s');
X1=waverec2(nc,l,'coif2'); % 图像的二维小波重构
subplot(223); % 新建窗口
image(X1); % 显示图像
colormap(map); %设置色彩索引图
title('第一次消噪后的图像'); % 设置图像标题
axis square; % 设置显示比例,再次对高频小波系数进行阈值处理
%mc=wthcoef2('h',nc,l,n,p,'s');mc=wthcoef2('v',nc,l,n,p,'s');
mc=wthcoef2('d',nc,l,n,p,'s');
X2=waverec2(mc,l,'coif2'); % 图像的二维小波重构
subplot(224); % 新建窗口
image(X2); % 显示图像
colormap(map); % 设置色彩索引图
title('第二次消噪后的图像'); % 设置图像标题
axis square; % 设置显示比例
❸ 请教小波去噪中wdencmp函数使用的问题
s=zeros(1,100);
s(50:100)=1;
subplot(2,2,1);plot(s);
title('原始信号');
[c,l]=wavedec(s,3,'db1');
a3=appcoef(c,l,'db1',3);
d3=detcoef(c,l,3);
d2=detcoef(c,l,2);
d1=detcoef(c,l,1);
dd3=zeros(1,length(d3));
dd2=zeros(1,length(d2));
dd1=zeros(1,length(d1));
c1=[a3
dd3
dd2
dd1];
s1=waverec(c1,l,'db1');
subplot(2,2,2);
plot(s1);grid;
title('强制消噪后的信号');
[thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',s);
s2=wdencmp('gbl',c,l,'db1',3,thr,sorh,keepapp);
subplot(2,2,3);
plot(s2);grid;
title('默认阈值消噪后的信号');
softd1=wthresh(d1,'s',1.465);
softd2=wthresh(d2,'s',1.823);
softd3=wthresh(d3,'s',2.768);
c2=[a3
softd3
softd2
softd1];
s3=waverec(c2,l,'db1');
subplot(2,2,4);
plot(s3);grid;
title('给定软阈值消噪后的信号');
❹ 用matlab仿真小波去噪程序老是错误是怎么回事
c1=[a3;dd3'; dd2'; dd1'];改为c1=[ca3 cdd3 cdd2 cdd1];看的不仔细吧~下面的c2=[a3 softd3 softd2 softd1];也一样改成ca3
❺ 股指期货日内交易是多头趋势做多还是坚持自己熟悉的空头趋势
1、首先要看基本面信息是利多还是利空。
2、技术面看一个长周期趋势是多头还是空头。
3、在小周期里找入场点，如果大周期是多头，那就逢低做多，如果大周期是空头，那就逢高做空。
4、如果技术面与消息面冲突，看不明白，建议暂时不要做单。
❻ 推荐一本股指期货日内交易的书籍，力求经典实用，谢谢！
日本蜡烛图 ，不二之选。
❼ 小波降噪原理
图像降噪的主要目的是在能够有效地降低图像噪声的同时尽可能地保证图像细节信息不受损失，。图像去噪有根据图像的特点、噪声统计特性和频率分布规律有多种方法，但它们的基本原理都是利用图像的噪声和信号在频域的分布不同，即图像信号主要集中在低频部分而噪声信号主要分布在高频部分，采取不同的去噪方法。传统的去噪方法，在去除噪声的同时也会损害到信号信息，模糊了图像。
小波变换主要是利用其特有的多分辨率性、去相关性和选基灵活性特点，使得它在图像去噪方面大有可为，清晰了图像。经过小波变换后，在不同的分辨率下呈现出不同规律，设定阈值门限，调整小波系数，就可以达到小波去噪的目的。
小波变换去噪的基本思路可以概括为：利用小波变换把含噪信号分解到多尺度中，小波变换多采用二进型，然后在每一尺度下把属于噪声的小波系数去除，保留并增强属于信号的小波系数，最后重构出小波消噪后的信号。其中关键是用什么准则来去除属于噪声的小波系数，增强属于信号的部分。
❽ 求几个小波去噪的Matlab代码，急！！！！！！！！！！！
s %自己定义
%画出原始信号
subplot(221);
plot(s);
title('原始信号');
ylabel('幅值A');
%用db3小波对信号进行3层分解并提取系数
[c,l]=wavedec(s,3,'db3');
a3=appcoef(c,l,'db3',3);
d3=detcoef(c,l,3);
d2=detcoef(c,l,2);
d1=detcoef(c,l,1);
%强制消噪处理
dd3=zeros(1,length(d3));
dd2=zeros(1,length(d2));
dd1=zeros(1,length(d1));
c1=[a3 dd3 dd2 dd1];
s1=waverec(c1,l,'db3');
subplot(222);
plot(s1);
title('强制消噪信号');
%默认阈值进行消噪
%用ddencmp函数获得信号的默认阈值
[thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',s);
s2=wdencmp('gbl',c,l,'db3',3,thr,sorh,keepapp);
subplot(223);
plot(s2);
title('默认阈值消噪');
xlabel('样本序号n');
ylabel('幅值A');
%用给定的软阈值进行消噪
softd1=wthresh(d1,'s',1.465);
softd2=wthresh(d2,'s',1.823);
softd3=wthresh(d3,'s',2.768);
c2=[a3 softd3 softd2 softd1];
s3=waverec(c2,l,'db3');
subplot(224);
plot(s3);
title('给定软阈值消噪');
❾ 基于小波包分解的高光谱影像去噪方法
在高光谱影像中不可避免地混杂了大量的冗余噪声信息，为了得到较为纯净的信息以便于更好地对不同地物进行分类，就必须对图像进行降噪处理。在图像频率域范围，噪声信息主要集中在高频部分。去除图像的噪声要在保留图像细节信息的基础上尽可能的去除掉图像的噪声污染，利用小波包理论既可以实现降低噪声信息，又可以较大程度地保留图像的细节部分信息。
设一个含噪声的图像表示如下（周丹等，2009）：
高光谱遥感影像信息提取技术
式中：F（t）为含噪声信息的高光谱影像；f（ti）为纯净的信息，ti＝i/n；η为噪声级别；zi为噪声。
对原始影像F（t）进行小波变换分解，得到：
高光谱遥感影像信息提取技术
式中：Di（F）代表混合光谱系数；Di（f）代表纯净光谱系数；Di（z）代表噪声系数。
常用的小波包系数降噪方法有硬阈值和软阈值两类（吕瑞兰等，2004）。硬阈值消噪方法定义为
高光谱遥感影像信息提取技术
软阈值消噪方法定义为
高光谱遥感影像信息提取技术
式中：λ为阈值；sgn为保持系数的符号不变。
利用传统的阈值选择方法可以起到过滤器的作用，能去除冗余信息，保留或变换有用的信息。