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.

1.包括自己写的快速傅里叶变换fft的代码 2.代码完整可用，有很好的参考价值 3.代码有详细的注释

吻快速傅里叶变换 KISS FFT-基于“保持简单，愚蠢”原理的混合基数快速傅立叶变换。 已经有很多很棒的fft库。 Kiss FFT并不试图比任何一个都要好。 它仅尝试成为一种合理有效，适度有用的FFT，该FFT可使用固定或浮动数据类型，并且可以通过琐碎的许可在几分钟内合并到某人的C程序中。 用法： 一维复数FFT的基本用法是： # include " kiss_fft.h " kiss_fft_cfg cfg = kiss_fft_alloc( nfft ,is_inverse_fft , 0 , 0 ); while ... ... // put kth sample in cx_in[k].r and cx_in[k].i kiss_fft ( cfg , cx_in , cx_out );

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.

ffts，对散射数据执行快速傅立叶变换 (FFT)。 Yq = ffts(X,V,Xq) 或者Yq = ffts(X,V,Xq, 方法, 窗口) 输入， X : 位置数组 [mx 1] V : 带有值的数组 [mx 1] Xq ：节点位置 [ nx 1]，具有等距点（参见 linspace） （可选的） 方法 : 1. 'grid', gridding (默认) 2. 'fit' , b-spline fit window : 1. 'bspline', bspline (默认) 2. 'kaiser', kaiser 贝塞尔函数输出， Fq：散射数据的傅立叶光谱 [nx 1]。 网格化： 1. 对位置 (X) 处的散射值 (V) 进行平滑处理（卷积） 通过内核到常规网格。 使用网格 2 次过采样Xq的版本2. 数据乘以一组密度补偿权重。 按照步骤 1 进行计算，但所有值都设置为 1。 密

DFT的matlab源代码kfr-fft 高度优化的FFT KFR是快速，现代的C ++ DSP框架，DFT / FFT，音频重采样，FIR / IIR滤波，Biquad，矢量函数（SSE，AVX） 特征 FFT针对SSE2，SSE3，SSE4.x，AVX和AVX2处理器进行了优化 双精度和单精度 表演 FFT（双精度，大小范围从1024到16777216）有关基准测试过程的详细信息，请参见。 先决条件 macOS：XCode 6.3、6.4、7.x，8.x Windows：MinGW 5.2和Clang 3.7或更高版本 Ubuntu：GCC 5.1和Clang 3.7或更高版本 CoMeta元编程库（已包含） 测验 执行build.py以运行测试或从tests目录手动运行测试 在以下系统上测试： OS X 10.11.4 / AppleClang 7.3.0.7030031 Ubuntu 14.04 / gcc-5（Ubuntu 5.3.0-3ubuntu1〜14.04）5.3.0 20151204 / clang版本3.8.0（tags / RELEASE_380 / final

熨斗研究所非均匀快速傅立叶变换库：FINUFFT 主要作者Alex H. Barnett ，主要联合开发者Jeremy F. Magland，Ludvig af Klinteberg，Yu-huan“ Melody” Shih，Andrea Malleo，Libin Lu和JoakimAndén； 有关docs/ackn.rst的完整列表，请参阅docs/ackn.rst 。 这是一个轻量级的库，用于在一维，二维或三个维度上以指定的精度计算三种标准类型的非均匀FFT。 它是用C ++编写的，具有与C，Fortran，MATLAB / octave和python的接口。 Julia界面也存在。 请参阅或等效的。 你也将要看到的目录例子的代码examples ， test ， fortran ， matlab/test和python/test 。 如果您无法编译或无法进行pip安装，请尝

DFT的matlab源代码快速傅立叶变换可视化 使用OpenCL用C ++编写的程序，以学习如何在不同信号上使用FFT 这是什么？ 应用程序创建主要用于OpenCL学习目的。 适用于正向和反向或谐波或多谐波信号。 用数学符号表示： DFT和逆DFT X(j) = ∑ x(i) * e +2πij/N / N X(j) = ∑ X(i) * e -2πij/N 创建于： 和 v1.2 如何建造 要求： OpenGL> = 4.2，否则： 在）中更改kOpenGlVersion和kGlslVersion 更改API版本 支持C ++ 20标准的C ++编译器 CMake的> = 3.15 否则，请尝试更改VERSION 已安装的库 安装的OpenCL环境： 对于AMD — 对于Nvidia — 对于英特尔— 警告！：项目依赖项将近100 MB 使用子模块克隆项目（选择存储库之一）： git clone https://github.com/ValeryKameko/fast-fourier-transform-visualization --recurse-submodules git c

DIT（时间抽取）和 DIF（频率抽取）算法是实现快速傅立叶变换 (FFT) 的两种不同方式，从而减少了 DFT 算法使用的计算总数，并使过程更快且对设备友好。 在这些程序文件中，我们只需要输入矩阵'x'。如果输入是2的倍数，则矩阵将原样作为输入；否则将补零到最接近的2的倍数（因为正在实施 RADIX-2 算法）及其相应的输出（DIT/DIF）将显示在命令窗口中。

使用实时编辑器和 FFT 分析 3 个信号