그리고 계량 경제학 이 아닌 디지털(수학적) 신호 처리에 있는 것 . 처음에는 아날로그 신호, 필터의 아날로그 처리가 있었고 디지털 신호 유추의 출현으로 처리가 수학으로 옮겨졌습니다. 그리고 계량 경제학과 신호 처리를 알고 있다면 수학에서 무엇을 모르는가)))) Lobachevsky 및 비합리적 급수는 필요하지 않습니다)))))
Matstat가 필요합니다 - 매개변수 추정, 가설 테스트 등 적어도 p-값이 무엇인지 등에 대한 명확한 이해 수준에서.
1) DSP의 신호 전처리, 양자화, 데시메이션 등 이러한 기술은 완전하며 모든 것이 이론과 실습으로 입증됩니다.
DSP에 있는 것들은 초기 신호 전처리의 전체 섹션을 가지고 있습니다.
2) 필터를 만드는 이론이 없고 기성품 솔루션이 있지만 이것은 전혀 아니며 그 중 몇 가지가 있습니다 ...
DSP에는 필터링, 생성 대상, 생성 이유, 생성 방법, 필터 매개변수 찾는 방법, 적응형 "스마트" 필터 구축 방법 등에 대한 전체 섹션이 있습니다.
그리고 모든 것은 이론과 실천으로 증명됩니다.
3) 스펙트럼 분석이나 이론이 없으며 모든 종류의 계절성, 변동, 필터링을 계산할 수 있으며 상관 계수, 자기 상관 계수, 상호 상관 계수를 계산하는 것이 훨씬 더 효율적입니다. 일반적으로 이러한 모든 개념은 DSP에서 가져온 것입니다.
계량 경제학은 DSP에서 정보의 2-4 %를 찢고 .... 이것이 내가 보는 방법입니다.
DSP에 없는 것은 없습니다. DSP에는 계량 경제학에 없는 것보다 수천 배 더 많습니다.
이것들은 분명히 교차하는 방향이지만 근본적으로 다릅니다. 그리고 전처리, 피드백이 있는 스마트 적응형 필터, 음, 이것은 .... 처음에는 노이즈 감소가 아날로그였고, 그 다음에는 디지털이 나타났습니다. 그리고 아무도 이러한 방법, VR 또는 음악으로 처리하는 것을 금지하지 않습니다. EKM에는 DSP에 없는 matstats와 확률적 즐거움도 있습니다. 신호 양자화는 좋지만 항상 일부 양자화에 의해 크기를 줄이기 위해 연속 신호를 주기적으로 샘플링하여 저를 괴롭혔습니다.
일반적으로 하나는 다른 하나를 방해하지 않으며 사용법을 알면 일반적으로 좋습니다))) 그러나 EKM은 DSP의 일부가 아닙니다. 이것들은 다른 것들입니다. 그리고 DSP는 matan, matstat 및 수학의 일부입니다.)))
필터는 자동차뿐만 아니라 ...
TS는 필터입니다. 어떤 문제에 대한 귀하의 결정도 필터입니다.
요컨대, 당신은 당신의 필터로 그것을 얻었습니다 .. 그러나 결국, 원숭이)
그리고 계량 경제학 이 아닌 디지털(수학적) 신호 처리에 있는 것 . 처음에는 아날로그 신호, 필터의 아날로그 처리가 있었고 디지털 신호 유추의 출현으로 처리가 수학으로 옮겨졌습니다. 그리고 계량 경제학과 신호 처리를 알고 있다면 수학에서 무엇을 모르는가)))) Lobachevsky 및 비합리적 급수는 필요하지 않습니다)))))
Matstat가 필요합니다 - 매개변수 추정, 가설 테스트 등 적어도 p-값이 무엇인지 등에 대한 명확한 이해 수준에서.
계량경제학에서도 그것 없이는 방법이 없습니다.
요컨대, 당신은 당신의 필터로 그것을 얻었습니다 .. 그러나 결국, 원숭이 )
그리고 마침내 할머니
;)
그리고 마침내 할머니
DC에서
DC에서
그리고 마침내 할머니
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포커에 성공한다면
가격이 필터 다운에서 벗어 났기 때문에 바보 같이 전체 스틱을 샀습니다. 그리고 성장하면 판매합니다. 물론 거기에서 사용하는 경우입니다.
포커에 성공한다면
이 모든 쓰레기 외에도 - neuro, tsos, 여전히 많은 재정적 개념이 있습니다.
유형 위험, MM 등
후자는 프로그램에서 100배 더 많은 공간을 차지합니다.
시그널 받는 법도 모르고 재정만 알면 벌 수 있다
포커에 성공한다면
가격이 필터 다운에서 벗어 났기 때문에 바보 같이 전체 스틱을 샀습니다. 그리고 성장하면 판매합니다. 물론 거기에서 사용하는 경우입니다.
거기 없어. 다른 전략이다
그 전략은 다른 모든 것 외에도 평평한 추세에서 거래 및 핍스하고 다른 많은 것들이 할 수 있음을 알 수 있습니다.
거기 없어. 다른 전략이다
그 전략은 다른 모든 것 외에도 평평한 추세에서 거래 및 핍스하고 다른 많은 것들이 할 수 있음을 알 수 있습니다.
나는 그것을 추세에 반대한다고 본다. 오늘의 거래는 내일만 가능합니다
계량 경제학에는 다음이 없습니다.
1) DSP의 신호 전처리, 양자화, 데시메이션 등 이러한 기술은 완전하며 모든 것이 이론과 실습으로 입증됩니다.
DSP에 있는 것들은 초기 신호 전처리의 전체 섹션을 가지고 있습니다.
2) 필터를 만드는 이론이 없고 기성품 솔루션이 있지만 이것은 전혀 아니며 그 중 몇 가지가 있습니다 ...
DSP에는 필터링, 생성 대상, 생성 이유, 생성 방법, 필터 매개변수 찾는 방법, 적응형 "스마트" 필터 구축 방법 등에 대한 전체 섹션이 있습니다.
그리고 모든 것은 이론과 실천으로 증명됩니다.
3) 스펙트럼 분석이나 이론이 없으며 모든 종류의 계절성, 변동, 필터링을 계산할 수 있으며 상관 계수, 자기 상관 계수, 상호 상관 계수를 계산하는 것이 훨씬 더 효율적입니다. 일반적으로 이러한 모든 개념은 DSP에서 가져온 것입니다.
계량 경제학은 DSP에서 정보의 2-4 %를 찢고 .... 이것이 내가 보는 방법입니다.
DSP에 없는 것은 없습니다. DSP에는 계량 경제학에 없는 것보다 수천 배 더 많습니다.
이것들은 분명히 교차하는 방향이지만 근본적으로 다릅니다. 그리고 전처리, 피드백이 있는 스마트 적응형 필터, 음, 이것은 .... 처음에는 노이즈 감소가 아날로그였고, 그 다음에는 디지털이 나타났습니다. 그리고 아무도 이러한 방법, VR 또는 음악으로 처리하는 것을 금지하지 않습니다. EKM에는 DSP에 없는 matstats와 확률적 즐거움도 있습니다. 신호 양자화는 좋지만 항상 일부 양자화에 의해 크기를 줄이기 위해 연속 신호를 주기적으로 샘플링하여 저를 괴롭혔습니다.
일반적으로 하나는 다른 하나를 방해하지 않으며 사용법을 알면 일반적으로 좋습니다))) 그러나 EKM은 DSP의 일부가 아닙니다. 이것들은 다른 것들입니다. 그리고 DSP는 matan, matstat 및 수학의 일부입니다.)))
계량경제학의 어떤 점이 마음에 들지 않습니까?