擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真。

Boll 79提出的增强含噪语音信号的频谱减法方法。该方法实现了论文中提出的频谱平均和残余降噪。 请注意，语音信号的前 0.25 秒假定仅为噪声，并用于对噪声信号进行建模。

股票hmm代码matlab HMM-BOLL_Predict_Stock_CSI300 这是在MATLAB中分别使用HMM和布林带预测CSI300的简单代码。

BOLL指标是美国股市分析家约翰·布林根据统计学中的标准差原理设计出来的一种非常简单实用的技术分析指标。一般而言，股价的运动总是围绕某一价值中枢（如均线、成本线等）在一定的范围内变动，布林线指标正是在上述条件的基础上，引进了“股价通道”的概念，其认为股价通道的宽窄随着股价波动幅度的大小而变化，而且股价通道又具有变异性，它会随着股价的变化而自动调整。

input int rsi_period=14;//RSI周期 input int boll_period=26;//BOLL周期 input double boll_deviation=3.5;//BOLL偏差 input ENUM_TIMEFRAMES period1=PERIOD_M5;//周期1 input ENUM_TIMEFRAMES period2 = PERIOD_M15;//周期2 input ENUM_TIMEFRAMES period3 = PERIOD_M30;//周期3s

KLineMACD_KDJ_RSI_BOLL_MA K线图常用指标算法MACD，KDJ，RSI，BOLL，MA 主图指标 布林轨道 BOLL(布林轨道) 中轨：Mid=SMA(n-1)=(C1+C2+C3+…+C(n-1))/(n-1)) SMAn n个周期的简单均线 n是用户自定义参数 20 标准差：MDn={[(C1-SMAn)^2+…+(Cn-SMAn)^2]/n}^0.5 Cn 第n个周期的收盘价 上轨：UP=Mid+kMD k 参数 k是用户自定义参数 2 下轨：DN=Mid-KMD 简单均线 SMA(简单均线) SMAn=(C1+C2+C3+…+Cn)/n Cn 第前n个周期的收盘价 n 周期数 n是用户自定义参数 5、10、20 SMAn n个周期的简单均线 n有三个取值 指数均线 EMA(指数平均指标) EMAn=2/(n+1)*(本周期收盘价-上一周期EMAn)+上一周期

python 实现boll 通道计算。 使用ta-lib 库。 dataframe 简单易懂。 一看就懂，量化交易必备公式

基于 boll 论文的降噪，基于 Esfandiar Zavarehei 的源代码，链接： https ://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/7675-boll-spectral-subtraction

盈亏比2.7，盈亏比67%

Boll_Suppression of acoustic noise in speech using spectral subtraction.pdf