基于图像处理的股票板块实证分析
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 课题的研究背景 | 第7-8页 |
| 1.2 课题的研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3 本文的研究内容和章节框架安排 | 第10-11页 |
| 第二章 金融相关知识基础 | 第11-19页 |
| 2.1 板块效应的概述及成因分类 | 第11-14页 |
| 2.1.1 板块的定义及划分 | 第11-12页 |
| 2.1.2 板块效应及成因 | 第12-14页 |
| 2.2 股票板块数据分析 | 第14-17页 |
| 2.2.1 传统方法 | 第14-16页 |
| 2.2.2 本文所用的图像分析法 | 第16-17页 |
| 2.3 本章小结 | 第17-19页 |
| 第三章 数据图像的处理方法理论基础 | 第19-33页 |
| 3.1 图像去噪 | 第19-26页 |
| 3.1.1 空域滤波 | 第19-22页 |
| 3.1.2 频域滤波 | 第22-24页 |
| 3.1.3 自适应维纳滤波 | 第24页 |
| 3.1.4 数字图像去噪实验 | 第24-26页 |
| 3.2 数字图像分割 | 第26-31页 |
| 3.2.1 阈值分割法 | 第26-27页 |
| 3.2.2 边缘检测 | 第27-30页 |
| 3.2.3 数字图像边缘提取实验 | 第30-31页 |
| 3.3 噪声分类 | 第31-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于图像分析的板块效应实证分析 | 第33-47页 |
| 4.1 数据来源及样本选取 | 第33页 |
| 4.2 金融数据的预处理 | 第33-36页 |
| 4.2.1 板块指数数据预处理 | 第33-35页 |
| 4.2.2 板块内个股数据预处理 | 第35-36页 |
| 4.3 板块内个股数据的灰度图转化和图像分析 | 第36-41页 |
| 4.3.1 板块个股数据转为灰度图像 | 第36页 |
| 4.3.2 图像去噪实验 | 第36-37页 |
| 4.3.3 实验结果图对比分析 | 第37-41页 |
| 4.4 图像边缘提取及分析 | 第41-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-47页 |
| 第五章 结语与展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50页 |
