为校正Pareto-Beta跳扩散期权定价模型,首先,利用Pareto-Beta跳扩散模型和双指数跳扩散模型之间的联系使模型参数减少,然后,通过使欧式期权价格和相应的市场价格之间的均方误差最小将模型校正问题转化为局部最优化问题,通过在均方误差项增加一个惩罚函数保证了解的存在性和唯一性.为了提高模型校正的效率,利用快速傅立叶变换方法计算欧式期权价格.最后,将模型和校正算法应用于S&P 500指数期权进行实证分析,数值结果显示,所提校正算法具有较好的稳定性.

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DFT的matlab源代码dft 离散傅立叶变换 在大学二年级时，我修了两个学期的信号理论课。 我发现，如果我没有积极地与他们合作，那么就很容易忘记我所学到的概念。 我创建了Python版本的DFT和逆DFT算法，以复习DFT的概念。 dft.py def dft(input) ：用于根据时域阵列input计算频谱S的函数。 根据公式S = V^H * s ，其中S是频谱， V^H是DFT矩阵的厄米（hermitian），并且input s def graph_freq_spectrum(freq_spectrum) ：用于绘制频谱图的功能。 使用plotly Python库实现 idft.py def idft(freq_spectrum) ：将频谱转换为时域正弦波的函数。 使用sympy Python库对符号方程进行建模。 到目前为止，它仅能提供原始功能的别名。 我还没有时间实现一种基于用户给定标准来找到正确频率的方法。 演示 用y=cos(pi*n)和y=sin(pi/2*n)简单示例演示上述功能 y = cos（pi * n）演示的输出 频谱（使用dft()计算）：[ dft(

提出了一种基于十项余弦窗的插值FFT算法,分析了余弦组合窗的特性,从旁瓣特性的优势出发,运用旁瓣峰值较低的十项余弦窗,并用双谱线插值算法推导出其对应的修正公式.仿真计算结果表明,谐波幅值误差小于0.001%,相位误差小于0.001%.新的插值FFT算法与常用的Hannning窗、Blackman窗插值FFT算法的测量结果对比,进一步说明了该算法可以有效提高电力系统谐波测量精度,具备实际应用价值.

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matlab傅里叶描述子代码信息 使用傅立叶变换和互信息进行形状识别。 以下论文使用了该仓库中的Matlab和C ++代码： N Govender，J Warrell，P Torr和F Nicolls，“使用傅立叶描述符和互信息的2D主动形状识别的概率模型”，计算机科学进展，土耳其伊斯坦布尔，2014年8月22-23日，第69-74页