결국 샘플링 속도는 공식 Fdisk=1/delta_t에 의해 샘플링 주기와 관련됩니다. Delta_t는 데이터 도착 기간에 지나지 않습니다(수학 "지연 틱" 측면에서). 그에게 틱 지연을 요청하십시오. 값(분배법의 형식이 중요하지 않은 한). 수학자가 YES라고 답하면 샘플링 빈도도 확률 변수가 될까요?
나는 CSP를 모른다. 나는 무언가의 경우에 제 시간에 방향을 잡기 위해 몇 가지 아이디어를 유지하려고 노력합니다. :)
지연 틱은 무작위이지만, 이것 자체가 샘플링 속도가 무작위임을 의미하지는 않습니다. 측정 결과가 이전 눈금과 일치하는 경우에만 일정할 수 있습니다. 일반적으로 말 그대로 시장에 대한 샘플링 비율은 없다고 생각하지만, 마켓 메이커의 정보 처리 속도를 반영하는 효과적인 개념으로 볼 수 있습니다. 이러한 위치인 IMHO에서 근무 주 동안의 샘플링 속도를 상수로 고려할 수 있습니다. 주말의 상황은 불명확 - 마켓메이커들이 지금 어떤 모드로 일하고 있는지 모르겠지만 어쨌든 통계의 하락으로 인해 '실제 가격'을 결정하는 데 불확실성이 커집니다. 즉 월요일 장 시작의 측정오차는 이런저런 이유로 크게 늘어난 것으로 판명된다. 즉, 대부분의 격차는 측정 오류에 기인할 수 있습니다. 대부분의 경우 시장이 격차를 먼저 좁힌 다음 다음에 갈 곳을 결정한다는 사실에서 이를 확인합니다. 뉴스에 관해서는, 이 순간에 이 조건부 샘플링 비율이 불충분한 것으로 판명되었다고 가정할 수 있습니다. 즉, 가격을 결정하는 데 불확실성이 다시 증가하고(지금은 다른 이유로) 결과적으로 후속 끽끽 우는 소리.
다음은 이 문제에 대한 제 의견입니다.
2 Mathemat : Feigenbaum을 보고 나는 모든 통계 테스트에서 의사 난수 시퀀스가 무작위로 보이지만 완전히 예측 가능하다는 사실에 대해 어떻게든 새롭게 생각했습니다. 그건 그렇고, 이러한 이유로 미래의 합성물도 예측할 수 있습니다. :)
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 ч астоты дискретизации для рынка не существует …
저항할 수 없었다! 맞습니다. 제가 쓴 것은 원래 신호의 속성이 아니라 원래 신호 표현의 요구되는 품질을 기반으로 디지털화를 위해 관찰자가 문자 그대로 할당한 것입니다. 그러나 이것은 "X"축이며 신호 양자화 문제를 상기할 수도 있습니다. "Y"축에 대해 있지만 이것은 원래 신호의 속성이 아닙니다. 이 모든 것은 실험적 특성과 단순히 하드웨어 기능의 조합에 의해 결정됩니다.
예, 그들은 우리를 위해 다른 작가가 없습니다 :). 더 진지하게, 이론적으로 이것은 지금까지 정확하게 계산된 유일한 노이즈 소스입니다. 물론 이 문제가 DSP에서 해결되었다는 내 가정이 옳지 않다면 :)
전 세계적으로 물었습니다. :o) Prival의 제안 규모에 약간 놀랐습니다. 그런 고전적인 의미의 DSP 접근 방식이 시장의 구조를 이해하고 그것을 모방하는 데 도움이 될 것이라고는 생각하지 않습니다. 나는 이것이 잘못된 생각이라고 확신합니다. 노이즈에 관해서는 이 노이즈가 소스의 특성이 다르기 때문에 클래스로 존재하지 않는다는 겸손한 이해가 있습니다. 예, "양자화 오류"가 있을 수 있지만 노이즈는 없습니다. 좋아, 작가의 참을성 있는 설명을 기다리자.
수학 으로
허스트, 프라이벌 ? 그렇다면 별로 공부를 하지 않는데, 합성을 생성할 때 반드시 고려하도록 하겠습니다.
그러나 이것은 Nyquist 주파수 및 작동하지 않는 다른 말도 안되는 것보다 훨씬 더 중요합니다. 합성 생성뿐만 아니라이 작업을 수행하는 것이 좋습니다. " 프랙탈 을 사용한 신호 처리: 웨이블릿 기반 접근"이라는 책을 첨부합니다.
http://grasn.narod.ru/002.djvu
흐름 생성을 포함하여 유용할 것이라고 생각합니다. Hurst 지수도 일종의 함수라는 것을 기억하면 됩니다.
여러분, 우리가 도망친 곳은 뭔가가 아닙니다. DC 필터(여러 확산 정도)에 의해 생성되는 효과보다 훨씬 적은 경우 양자화 노이즈(포인트의 일부)의 용도는 무엇입니까?
합성 시리즈를 생성해야 한다면 잘못된 방향으로 도망친 것입니다. 이것은 "인코더" - "DSP 장치" - "디코더"와 같은 고전적인 DSP 아키텍처의 관점에서 접근할 수 없습니다. 비록 ... 재미 있습니다 :)
결국 샘플링 속도는 공식 Fdisk=1/delta_t에 의해 샘플링 주기와 관련됩니다. Delta_t는 데이터 도착 기간에 지나지 않습니다(수학 "지연 틱" 측면에서). 그에게 틱 지연을 요청하십시오. 값(분배법의 형식이 중요하지 않은 한). 수학자가 YES라고 답하면 샘플링 빈도도 확률 변수가 될까요?
나는 CSP를 모른다. 나는 무언가의 경우에 제 시간에 방향을 잡기 위해 몇 가지 아이디어를 유지하려고 노력합니다. :)
지연 틱은 무작위이지만, 이것 자체가 샘플링 속도가 무작위임을 의미하지는 않습니다. 측정 결과가 이전 눈금과 일치하는 경우에만 일정할 수 있습니다. 일반적으로 말 그대로 시장에 대한 샘플링 비율은 없다고 생각하지만, 마켓 메이커의 정보 처리 속도를 반영하는 효과적인 개념으로 볼 수 있습니다. 이러한 위치인 IMHO에서 근무 주 동안의 샘플링 속도를 상수로 고려할 수 있습니다. 주말의 상황은 불명확 - 마켓메이커들이 지금 어떤 모드로 일하고 있는지 모르겠지만 어쨌든 통계의 하락으로 인해 '실제 가격'을 결정하는 데 불확실성이 커집니다. 즉 월요일 장 시작의 측정오차는 이런저런 이유로 크게 늘어난 것으로 판명된다. 즉, 대부분의 격차는 측정 오류에 기인할 수 있습니다. 대부분의 경우 시장이 격차를 먼저 좁힌 다음 다음에 갈 곳을 결정한다는 사실에서 이를 확인합니다. 뉴스에 관해서는, 이 순간에 이 조건부 샘플링 비율이 불충분한 것으로 판명되었다고 가정할 수 있습니다. 즉, 가격을 결정하는 데 불확실성이 다시 증가하고(지금은 다른 이유로) 결과적으로 후속 끽끽 우는 소리.
다음은 이 문제에 대한 제 의견입니다.
2 Mathemat : Feigenbaum을 보고 나는 모든 통계 테스트에서 의사 난수 시퀀스가 무작위로 보이지만 완전히 예측 가능하다는 사실에 대해 어떻게든 새롭게 생각했습니다. 그건 그렇고, 이러한 이유로 미래의 합성물도 예측할 수 있습니다. :)
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 ч астоты дискретизации для рынка не существует …
저항할 수 없었다! 맞습니다. 제가 쓴 것은 원래 신호의 속성이 아니라 원래 신호 표현의 요구되는 품질을 기반으로 디지털화를 위해 관찰자가 문자 그대로 할당한 것입니다. 그러나 이것은 "X"축이며 신호 양자화 문제를 상기할 수도 있습니다. "Y"축에 대해 있지만 이것은 원래 신호의 속성이 아닙니다. 이 모든 것은 실험적 특성과 단순히 하드웨어 기능의 조합에 의해 결정됩니다.
이것은 ADC의 비트 깊이에 해당하며 시장에서는 1포인트의 분해능에 해당합니다. 유한 비트 깊이는 추가 노이즈를 제공합니다.
이것은 ADC 비트 깊이에 해당하며 시장의 경우 1포인트와 같습니다. 유한 비트 깊이는 추가 노이즈를 제공합니다.
우리의 경우 ADC는 완전히 정의되었으며 더 정확하게 만들기 위해 어떤 식으로든 변경할 수 없습니다. 더 거칠게 - 문제 없습니다. 그건 그렇고, 솔직한 , 우리가 이 ADC를 포기한 이유를 기억합니까?
우리의 경우 ADC는 완전히 정의되었으며 더 정확하게 만들기 위해 어떤 식으로든 변경할 수 없습니다. 더 거칠게 - 문제 없습니다. 그건 그렇고, 솔직한 , 우리가 이 ADC를 포기한 이유를 기억합니까?
예, 그들은 우리를 위해 다른 작가가 없습니다 :). 더 진지하게, 이론적으로 이것은 지금까지 정확하게 계산된 유일한 노이즈 소스입니다. 물론 이 문제가 DSP에서 해결되었다는 내 가정이 옳지 않다면 :)
칸디다 에
전 세계적으로 물었습니다. :o) Prival의 제안 규모에 약간 놀랐습니다. 그런 고전적인 의미의 DSP 접근 방식이 시장의 구조를 이해하고 그것을 모방하는 데 도움이 될 것이라고는 생각하지 않습니다. 나는 이것이 잘못된 생각이라고 확신합니다. 노이즈에 관해서는 이 노이즈가 소스의 특성이 다르기 때문에 클래스로 존재하지 않는다는 겸손한 이해가 있습니다. 예, "양자화 오류"가 있을 수 있지만 노이즈는 없습니다. 좋아, 작가의 참을성 있는 설명을 기다리자.
수학 으로
허스트, 프라이벌 ? 그렇다면 별로 공부를 하지 않는데, 합성을 생성할 때 반드시 고려하도록 하겠습니다.
그러나 이것은 Nyquist 주파수 및 작동하지 않는 다른 말도 안되는 것보다 훨씬 더 중요합니다. 합성 생성뿐만 아니라이 작업을 수행하는 것이 좋습니다. " 프랙탈 을 사용한 신호 처리: 웨이블릿 기반 접근"이라는 책을 첨부합니다.
http://grasn.narod.ru/002.djvu
흐름 생성을 포함하여 유용할 것이라고 생각합니다. Hurst 지수도 일종의 함수라는 것을 기억하면 됩니다.
여러분, 우리가 도망친 곳은 뭔가가 아닙니다. DC 필터(여러 확산 정도)에 의해 생성되는 효과보다 훨씬 적은 경우 양자화 노이즈(포인트의 일부)의 용도는 무엇입니까?
합성 시리즈를 생성해야 한다면 잘못된 방향으로 도망친 것입니다. 이것은 "인코더" - "DSP 장치" - "디코더"와 같은 고전적인 DSP 아키텍처의 관점에서 접근할 수 없습니다. 비록 ... 재미 있습니다 :)
노이즈에 관해서는 이 노이즈가 소스의 특성이 다르기 때문에 클래스로 존재하지 않는다는 겸손한 이해가 있습니다. 예, "양자화 오류"가 있을 수 있지만 노이즈는 없습니다.
노이즈에 관해서는 이 노이즈가 소스의 특성이 다르기 때문에 클래스로 존재하지 않는다는 겸손한 이해가 있습니다. 예, "양자화 오류"가 있을 수 있지만 노이즈는 없습니다.
알았어, 다르게 물어볼게. 여기 프랙탈 트리가 있습니다. 노이즈는 어디에 있습니까?