Лаги тиков случайная величина, но само по себе это не означает случайности частоты дискретизации. Она вполне может быть постоянной, просто когда результат измерения совпадает с предыдущим тик не даётся. Вообще я думаю, что в буквальном смысле частоты дискретизации для рынка не существует…
結局、サンプリングレートとサンプリング周期は、Fdisk=1/delta_tという式で関係づけられている。Delta_tはデータ期間（数学用語で「ティックラグ」）に他なりません。もし、数学者がYESと答えたら、サンプリングレートも確率変数になるのか？
DSPを知らない。ただ、何かあったときにすぐに方向性を決められるように、いくつかの概念を維持しようとしているんだ :)
ティックラグはランダムな変数ですが、それ自体はサンプリングレートがランダムであることを意味するものではありません。確かに一定かもしれませんが、それは、結果が前のティックと同じであるときが与えられないだけです。一般に、文字通りの意味でのマーケットのサンプリングレートは存在しないと思いますが、マーケットメーカーの情報処理速度を反映した有効な 概念として考えてみることができます。 この観点から、平日のサンプリングレートは一定と考えることができるのではないでしょうか。週末になると、マーケットメーカーがどのような動きをしているかはわかりませんが、いずれにせよ、統計値が下がるため、「本当の値段」を決める不確実性は高まります。つまり、何らかの理由で、月曜日のマーケットオープン時の測定誤差が劇的に増加しているのです。つまり、ほとんどのギャップは測定誤差に起因するものです。私は、このことを、この大半のケースで市場がまずギャップを埋め、その後に次の行き先を決めるという事実で裏付けています。ニュースに関しては、そのような時に従来のサンプリングの頻度では十分ではなく、価格決定の不確実性が再び高まり（今回は別の理由）、その結果として、その後のバンピーが発生したと考えることができます。
それが私のイマジネーションです。
2数学： Feigenbaumを読んで、擬似乱数列はあらゆる統計的検定でランダムに見えるが、完全に予測可能であるという事実を改めて考えました。 ちなみに、あなたの将来の合成もこの理由で予測可能になるでしょう :)
Лаги тиков случайная величина, но само по себе это не означает случайности частоты дискретизации. Она вполне может быть постоянной, просто когда результат измерения совпадает с предыдущим тик не даётся. Вообще я думаю, что в буквальном смысле частоты дискретизации для рынка не существует…
我慢できなかった!その通り、私が書いたことは、元の信号の特性ではなく、文字通り、元の信号の表現に要求される品質に基づいて、観測者がデジタル化するために割り当てるものである。しかし、それは「X」軸であり、信号の定量化の問題、すなわち「Y」軸も思い出せるが、元の信号の性質でもない。全ては実験の複合的な特性と、単純にハードウェアの能力で決まるのです。
ADCのビット深度に相当し、市場向けには1ポイントの分解能に相当する。最終解像度でさらにノイズが出る。
これはADCのビット深度に相当し、市場では1である。最終的なビット深度は、さらなるノイズを与える。
私たちの場合、ADCは完全に定義されており、より精度を上げるという意味で、変更することはできないのです。ラフネス - 問題なし。ところで、Candid さん、なぜこのADCが必要なのか覚えていますか？
私たちの場合、ADCは完全に定義されており、より精度を上げるという意味で、変更することはできないのです。ラフネス - 問題なし。ところで、Candid さん、なぜこのADCが必要なのか覚えていますか？
そうなんです、他に作家がいないんですよ(笑)。もっと真面目な話をすると、今のところ唯一正確に計算されたノイズ源であるはずなんです。もちろん、DSPがこの問題を解決したという私の推測が正しければの話ですが :)
キャンディーズへ
グローバルで聞いていたんです。:о)ただ、プライバルの提案の大きさには、ちょっと驚きましたね。そのような古典的な意味でのDSPのアプローチでは、市場構造を理解してエミュレートすることはできないと思うのですが、いかがでしょうか。きっと誤解なんでしょうね。ノイズについては、音源の性質が異なるため、このノイズはクラスとして存在しないというのが、私のささやかな理解です。そう、「量子化誤差」はあっても「ノイズ」はないのだ。 よし、著者の根気強い説明を待とう。
を数学に
ハースト、プライヴェート？もしそうなら、あまり研究していませんが、合成物質を生成するときにぜひ考慮しようと思っています。
そしてこれは、ナイキスト周波数などという無意味なものよりも、ずっと重要なことなのです。このことは、合成樹脂の生成に限らず、ぜひやっていただきたいことです。書籍「フラクタルによる 信号処理：ウェーブレットベースのアプローチ」をご紹介します。
http://grasn.narod.ru/002.djvu
ストリーム生成にも使えそうな気がしますが、ハースト指数も関数であることを忘れてはいけません。
皆さん、そこで間違っているのです。DCフィルターが生み出す効果(数スプレッドのオーダー)よりもはるかに小さいのに、量子化ノイズ(数分の1ポイント？)にこだわる理由は何だろう？
合成系列を生成する必要があるのなら、道を間違えていることになる。エンコーダー」→「DSPデバイス」→「デコーダー」という古典的なDSPアーキテクチャの立場からアプローチすることはできないのです。でも楽しんでください :o)
ノイズについては、音源の性質が異なるため、このノイズはクラスとして存在しないというのが、私のささやかな理解です。確かに「定量化エラー」はあるかもしれませんが、「ノイズ」はありません。
ノイズについては、音源の性質が異なるため、このノイズはクラスとして存在しないというのが、私のささやかな理解です。確かに「定量化エラー」はあるかもしれないが、ノイズはない。
では、別の角度から聞いてみましょう。フラクタルの木ですが、どこにノイズがあるのでしょうか？