华哥日记-如何获取的好房源(转)

 ㊣华哥日记㊣ 12.30 前天说了怎么像股票定向增发那样找房源,今天说人人都可以获取的好房源,这个方法远比找一个好股票容易的多,只要你勤奋!在淡季和旺季其实都有便宜房源,淡季就不用说了,卖家都怕买家反悔,挂个楼盘出去半年没个看房的,这个时候市场普遍悲观,如果再遇到个公司缺钱发工资急用钱的业主,那你简直就是抢劫他了,这种情况房价会杀到你都不太敢买的价格,你会想尼玛是不是有什么问题,后面会不会市场还要跌,哈哈。这就是最佳买点一,买来只要等待市场复苏即可。旺季抢便宜货就难一些,因为卖家惜售,而且每成交一套价格都会涨,所以一套比一套贵,但是还是有机会!这个阶段会有业主不了解行情或者有落袋为安等各种奇葩理由,你就可以买到笋盘,我上月就购买了一套房子当时就低于市场价格10%,业主对市场完全不了解;等交首付的时候,房价又上涨了10%,一来一去一个月升20%,这种盘给你提供了足够的安全边际,时间和幅度完全=关系盘;市场好的时候抢笋盘就只能靠多跑,多了解,看中下手必须快,因为不止你一个人在找。相比而言熊市买房更容易找到特价房源,你会有一种大爷的感觉,你赚了他可能十年的工资,他还感恩戴德谢谢你。 
变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)是一种强大的非线性、无参数信号处理技术,专门用于复杂非平稳信号的分析与分解。它由Eckart Dietz和Herbert Krim于2011年提出,主要针对传统傅立叶变换在处理非平稳信号时的不足。VMD的核心思想是将复杂信号分解为一系列模态函数(即固有模态函数,IMFs),每个IMF具有独特的频率成分和局部特性。这一过程与小波分析或经验模态分解(EMD)类似,但VMD通过变分优化框架显著提升了分解的稳定性和准确性。 在MATLAB环境中实现VMD,可以帮助我们更好地理解和应用这一技术。其核心算法主要包括以下步骤:首先进行初始化,设定模态数并为每个模态分配初始频率估计;接着采用交替最小二乘法,通过交替最小化残差平方和以及模态频率的离散时间傅立叶变换(DTFT)约束,更新每个模态函数和中心频率;最后通过迭代优化,在每次迭代中优化所有IMF的幅度和相位,直至满足停止条件(如达到预设迭代次数或残差平方和小于阈值)。 MATLAB中的VMD实现通常包括以下部分:数据预处理,如对原始信号进行归一化或去除直流偏置,以简化后续处理;定义VMD结构,设置模态数、迭代次数和约束参数等;VMD算法主体,包含初始化、交替最小二乘法和迭代优化过程;以及后处理,对分解结果进行评估和可视化,例如计算每个模态的频谱特性,绘制IMF的时频分布图。如果提供了一个包含VMD算法的压缩包文件,其中的“VMD”可能是MATLAB代码文件或完整的项目文件夹,可能包含主程序、函数库、示例数据和结果可视化脚本。通过运行这些代码,可以直观地看到VMD如何将复杂信号分解为独立模态,并理解每个模态的物理意义。 VMD在多个领域具有广泛的应用,包括信号处理(如声学、振动、生物医学信号分析)、图像处理(如图像去噪、特征提取)、金融时间序列分析(识
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