对反量化后的残差系数,首先判断当前TU块的all_zero或tu_skip是否是1,如果是1则直接把全零残差系数输出。否则,根据lossless是否是1,如果是1则执行inverse_walsh_hadamard_transform。否则,根据use_dct标志判断是否使用idct变换,如果有效则进行IDCT变换。否则,根据use_adst标志判断是否使用iadst变换,如果有效则进行IADST变换,否则进行inverse_identity_transform。
时间: 2024-04-11 08:30:28 浏览: 11
根据你的描述,对于反量化后的残差系数,可以按照以下步骤进行处理:
1. 首先判断当前TU块的all_zero或tu_skip是否为1,如果是1,则直接输出全零残差系数。
2. 如果all_zero或tu_skip不是1,再根据lossless是否为1来判断是否执行逆Walsh-Hadamard变换(inverse_walsh_hadamard_transform)。
3. 如果lossless不为1,根据use_dct标志来判断是否使用IDCT变换。如果use_dct有效,则进行IDCT变换。
4. 如果use_dct无效,再根据use_adst标志来判断是否使用IADST变换。如果use_adst有效,则进行IADST变换。
5. 如果既不使用DCT变换,也不使用ADST变换,则进行逆恒等变换(inverse_identity_transform)。
请注意,这只是根据你提供的描述进行的推测,并不能保证与实际代码完全一致。如果你需要更详细或准确的信息,请提供更多上下文或相关代码。
相关问题
残差是这样的: residuals = y_test - y_hat ,请写出正则和反向正则
对于残差数据`residuals`,可以使用如下的正则化公式进行处理:
```python
import numpy as np
# 对残差数据进行正则化处理
log_diff_residuals = np.log(residuals).diff().dropna()
```
这里使用了与上面的回答中相同的方法,对残差数据`residuals`进行了取对数差分的正则化处理。
对于正则化后的差分数据`log_diff_residuals`,可以使用如下的反向正则化公式进行处理:
```python
# 对差分数据进行反向正则化处理,得到真实的预测值
forecast = np.exp(y_hat.iloc[-1]) * np.exp(log_diff_residuals.cumsum()) + y_hat.iloc[-1]
```
这里使用了差分数据的累计和,将其反向正则化得到真实的预测值。需要注意的是,这里使用了`y_hat`作为初始值,因为差分数据没有包含初始值的信息。
我现在的问题是arch_lm_test是不是直接对GARCH模型的残差进行了ARCH效应检验,因为我看这句代码里并没有体现残差
是的,你的理解是正确的。`arch_lm_test` 函数是直接对 GARCH 模型的残差进行 ARCH 效应检验的,因此在调用该函数时不需要显式地指定残差序列作为输入。
具体来说,`arch_lm_test` 函数会在内部调用 `GARCHResults.resid` 方法获取 GARCH 模型的残差序列,并将其用于进行 ARCH 效应检验。因此,即使在调用 `arch_model` 函数时没有显式地保存残差序列,也可以通过 GARCH 模型本身来获取残差序列,并对其进行 ARCH 效应检验。
需要注意的是,`arch_lm_test` 函数默认使用的是 Lags=12 的 Lagrange Multiplier 检验。如果你需要使用其他的检验方法或参数,可以通过 `arch_model` 函数的 `options` 参数进行指定。
总之,`arch_lm_test` 函数是直接对 GARCH 模型的残差进行 ARCH 效应检验的,因此可以方便地在 GARCH 模型的拟合和调优过程中使用。
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