振幅

股票相关名词      振幅是指开盘后最高价、最低价之差的绝对值与股价的百分比。

分析

      在股票分析中,股票振幅是指某股票在一定时期中的最低价与最高价之间的振荡幅度,它在一定程度上表现股票的活跃程度。如果一只股票的振幅较小,说明该股不够活跃,反之则说明该股比较活跃。股票振幅分析有日振幅分析、周振幅分析、月振幅分析等等类型。如分析股票日振幅,该股票当日的最高价是15元,最低价是13元,那么该股票当天的振幅就是15.38%。周振幅分析、月振幅分析以此类推。
    目前,股票振幅的计算主要有二种方法:

    一、股票振幅=当期最高价/当期最低价×100%-100%
  如上例,其计算的结果,当日该股票的振幅为15.38%。由于这种计算方法其数据全部采用股票当期所反映的实际数据,因而所反映的结果是当期的真实运行状况。

    二、股票振幅=(当期最高价-当期最低价)/上期收盘价×100%
    如上例股票,上日的收盘价是14.5元,当日的最高价是15元,最低价是13元,那么该股票当天的振幅就是13.79%。
    但由于这个方法其中采用了一个上期数据,因而如果上期数据不同,即使当期数据不变,其计算结果也会有所不同。如该股票的上日收盘价是13.5元,那么计算出的当天振幅是14.81%,与上面所计算的结果有相当差距。
    股票振幅数据的分析,对考察股票有较大的帮助,一般可以预示几种可能:
    一、可能是庄家高度控盘,散户手中流动的筹码很少,数量不多的成交量就会对股价形成很大波动。
    二、可能是庄家通过大幅拉高或杀跌进行吸筹或出货的操作。
    三、处于多空明显分歧的阶段,如某股票在连续上涨或者涨停后,打开涨停或跌停时,就会出现较大的价格波动。
 
### Praat 中与振幅相关的功能或参数 Praat 是一款广泛应用于语音分析的软件工具,其核心功能之一是对语音信号中的各种声学特征进行量化和可视化。关于振幅相关的内容,在 Praat 的设计框架下,主要涉及以下几个方面: #### 1. **振幅的基本定义** 振幅是衡量声音强度的关键参数,通常表示为瞬时压力的变化幅度。在 Praat 中,振幅可以被用来计算能量(Energy)或者零交叉率(Zero Crossing Rate, ZCR)。这些参数对于理解语音信号的能量分布以及时间特性至关重要[^3]。 #### 2. **振幅的相关参数** - **RMS Energy (Root Mean Square 能量)** RMS 能量是一种常见的振幅度量方式,用于表征一段语音信号的整体响度水平。在 Praat 中,可以通过 `To Intensity` 或者 `Get rms` 函数获取某段时间内的均方根能量值。此操作可以帮助研究者评估语音片段的相对响度。 - **Peak Amplitude (峰值振幅)** 峰值振幅指的是在一个特定时间段内最大瞬时振幅的大小。这通常是短时窗口下的局部极大值。Praat 支持通过脚本编程实现对峰值振幅的提取,具体可通过以下代码完成: ```praat sound = Read from file: "path/to/your/audio.wav" intensityObject = To Intensity: 75, 100, "yes" maxAmplitude = Get maximum: 0, 0, "energy", "Parabolic" ``` - **Intensity Tier (强度轨迹)** 强度轨迹提供了随时间变化的声音强度曲线图。这一功能特别适合于观察长时间序列中振幅动态变化的趋势。创建强度对象后,可以直接绘制强度轨迹以便进一步分析。 #### 3. **振幅计算方法** 为了更精确地处理振幅数据,Praat 提供了一些内置算法支持复杂运算需求。例如,当需要比较不同录音条件下的振幅差异时,可能需要用到标准化后的结果。以下是具体的步骤说明: - 使用 `To Intensity` 将原始音频转换成强度对象; - 应用高斯平滑或其他滤波手段降低噪声干扰; - 导出数值至外部表格文件以备后续统计建模之需。 #### 4. **实际应用案例** 结合上述理论基础,下面给出一个简单的例子展示如何利用 Praat 来探索一句话中的重读现象及其对应的振幅表现形式: ```praat # 加载目标音频文件 select Sound example_sentence intensityObj = To Intensity: 75, 100, 'no' # 获取指定区间内的平均强度 meanIntensity = Get mean...: 0.5, 1.5, 'Hertz', 'energy' printline The average intensity between 0.5 and 1.5 seconds is %f dB., meanIntensity ``` 以上代码展示了如何选取特定时段并求解该区间的平均强度值,这对于发现潜在的情感线索非常有用。 ---
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