필터는 경제 데이터를 평활화하는 한 가지 방법입니다. 문헌을 보면 Hodrick-Prescott과 Kalman이라는 두 가지 필터가 가장 많이 사용됩니다. 동시에 완벽하게 설계되고 실제로 적용되는 매우 많은 필터가 있습니다. 필터 사용이 제한된 이유는 무엇입니까? 답은 완전히 다른 영역에 있으며 필터, 단계 및 기타 모든 것과 관련이 없습니다.
필터가 입력 데이터에 적용되면 초기 견적은 필터링 결과와 원래 신호와 필터링 결과 간의 일부 차이라는 두 가지 구성 요소로 구성됩니다. (라디오 전자 제품과 달리) 거래에서 우리는 항상 예측에 관심이 있기 때문에 질문은 매우 자연스럽습니다. 필터링 결과를 앞으로 확장할 수 있습니까? 이 질문에 대한 답은 필터링의 결과가 아니라 필터링의 나머지 부분(잡음)에 있습니다. 잡음이 정상이면(mo 및 분산이 거의 일정함) 필터링 결과를 앞으로 확장할 수 있으며 분산은 이 예측의 오류가 됩니다. 나머지가 정상적이지 않은 경우(제거할 수 있는 변수 mo가 있고 더 나쁘게는 변수가 있고 종종 매우 복잡한 분산이 있음) 기존 분산이 과거를 참조하고 다음을 포함하므로 예측이 불가능합니다. 미래와 관련이 없습니다.
결론: 필터링의 결과로 고정되지 않은 나머지를 얻는다면 필터의 위상에 대한 모든 이야기는 의미가 없습니다.
다시 말해서, 예를 들어 1024개의 막대와 같은 깊이로 역사의 스펙트럼을 동일한 부분으로 자르는 데 사용할 수 있는 큐 세트를 만들고 싶었습니다. 그러나 우리는 또한 이러한 필터 라인을 미래로 확장해야 합니다. 이렇게 하려면 감쇠 진동 형태로 가장자리를 확장하여 가중치 함수를 확장해야 합니다. 그러나 그러한 필터는 다시 그려질 것입니다. 작업은 그렇게 하여 영향에 대한 필터의 반응을 계속하여 보상의 형태가 있도록 하는 것입니다 . 새 막대 에서 다시 그리면 값이 올라가고 위상을 변경하고 다시 그리기 위해서는 다음 필터가 필요합니다. 등등, 필터 세트는 다시 그리기를 요약하지 않고 서로에 대해 상대적으로 보상합니다. 최소 나머지로 끝내고 싶다면, 즉 빌드할 때 이전 필터의 후속 필터의 반응과 같습니다. 보상 그것에서 다시 그리기를 위해. 따라서 임펄스 응답의 길이(초기에는 포물선 형태의 이 종은 파스칼 삼각형(홀수 필터의 경우)에서 가져온 것입니다. 그런 다음 감쇠 매개변수를 구축/선택하여 이러한 서브볼론의 끝을 계속 잘라냅니다. 모듈의 합이 최소가 되도록 서로 다른 주기의 필터 깊이가 변경되므로 이 외삽 방법을 사용하는 IIR 필터의 참여(필터가 이동될 때)가 필요합니다. 또는 광범위한 필터. 나는 더 자세한 예를 생각해 내고 설명 할 것입니다.
필터는 경제 데이터를 평활화하는 한 가지 방법입니다. 문헌을 보면 Hodrick-Prescott과 Kalman이라는 두 가지 필터가 가장 많이 사용됩니다. 동시에 완벽하게 설계되고 실제로 적용되는 매우 많은 필터가 있습니다. 필터 사용이 제한된 이유는 무엇입니까? 답은 완전히 다른 영역에 있으며 필터, 단계 및 기타 모든 것과 관련이 없습니다.
필터가 입력 데이터에 적용되면 초기 견적은 필터링 결과와 원래 신호와 필터링 결과 간의 일부 차이라는 두 가지 구성 요소로 구성됩니다. (라디오 전자 제품과 달리) 거래에서 우리는 항상 예측에 관심이 있기 때문에 질문은 매우 자연스럽습니다. 필터링 결과를 앞으로 확장할 수 있습니까? 이 질문에 대한 답은 필터링의 결과가 아니라 필터링의 나머지 부분(잡음)에 있습니다. 잡음이 정상이면(mo 및 분산이 거의 일정함) 필터링 결과를 앞으로 확장할 수 있으며 분산은 이 예측의 오류가 됩니다. 나머지가 정상적이지 않은 경우(제거할 수 있는 변수 mo가 있고 더 나쁘게는 변수가 있고 종종 매우 복잡한 분산이 있음) 기존 분산이 과거를 참조하고 다음을 포함하므로 예측이 불가능합니다. 미래와 관련이 없습니다.
결론: 필터링의 결과로 고정되지 않은 나머지를 얻는다면 필터의 위상에 대한 모든 이야기는 의미가 없습니다.
소음 빼고는 다 맞습니다! 소음이 아닙니다. 나머지는 그냥 두십시오. 나머지는 고정적이지 않습니다. 그러나 예측에는 중요하지 않을 수 있습니다. 관성은 전체 스펙트럼에 대해 존재합니다.
필터는 경제 데이터를 평활화하는 한 가지 방법입니다. 문헌을 보면 Hodrick-Prescott과 Kalman이라는 두 가지 필터가 가장 많이 사용됩니다. 동시에 완벽하게 설계되고 실제로 적용되는 매우 많은 필터가 있습니다. 필터 사용이 제한된 이유는 무엇입니까? 답은 완전히 다른 영역에 있으며 필터, 단계 및 기타 모든 것과 관련이 없습니다.
필터가 입력 데이터에 적용되면 초기 견적은 필터링 결과와 원래 신호와 필터링 결과 간의 일부 차이라는 두 가지 구성 요소로 구성됩니다. (라디오 전자 제품과 달리) 거래에서 우리는 항상 예측에 관심이 있기 때문에 질문은 매우 자연스럽습니다. 필터링 결과를 앞으로 확장할 수 있습니까? 이 질문에 대한 답은 필터링의 결과가 아니라 필터링의 나머지 부분(잡음)에 있습니다. 잡음이 정상이면(mo 및 분산이 거의 일정함) 필터링 결과를 앞으로 확장할 수 있으며 분산은 이 예측의 오류가 됩니다. 나머지가 정상적이지 않은 경우(제거할 수 있는 변수 mo가 있고 더 나쁘게는 변수가 있고 종종 매우 복잡한 분산이 있음) 기존 분산이 과거를 참조하고 다음을 포함하므로 예측이 불가능합니다. 미래와 관련이 없습니다.
결론: 필터링의 결과로 고정되지 않은 나머지를 얻는다면 필터의 위상에 대한 모든 이야기는 의미가 없습니다.
필터는 경제 데이터를 평활화하는 한 가지 방법입니다. 문헌을 보면 Hodrick-Prescott과 Kalman이라는 두 가지 필터가 가장 많이 사용됩니다. 동시에 완벽하게 설계되고 실제로 적용되는 매우 많은 필터가 있습니다. 필터 사용이 제한된 이유는 무엇입니까? 답은 완전히 다른 영역에 있으며 필터, 단계 및 기타 모든 것과 관련이 없습니다.
필터가 입력 데이터에 적용되면 초기 견적은 필터링 결과와 원래 신호와 필터링 결과 간의 일부 차이라는 두 가지 구성 요소로 구성됩니다. (라디오 전자 제품과 달리) 거래에서 우리는 항상 예측에 관심이 있기 때문에 질문은 매우 자연스럽습니다. 필터링 결과를 앞으로 확장할 수 있습니까? 이 질문에 대한 답은 필터링의 결과가 아니라 필터링의 나머지 부분(잡음)에 있습니다. 잡음이 정상이면(mo 및 분산이 거의 일정함) 필터링 결과를 앞으로 확장할 수 있으며 분산은 이 예측의 오류가 됩니다. 나머지가 정상적이지 않은 경우(제거할 수 있는 변수 mo가 있고 더 나쁘게는 변수가 있고 종종 매우 복잡한 분산이 있음) 기존 분산이 과거를 참조하고 다음을 포함하므로 예측이 불가능합니다. 미래와 관련이 없습니다.
결론: 필터링의 결과로 고정되지 않은 나머지를 얻는다면 필터의 위상에 대한 모든 이야기는 의미가 없습니다.
소음 빼고는 다 맞습니다! 소음이 아닙니다. 나머지는 그냥 두십시오. 나머지는 고정적이지 않습니다. 그러나 예측에는 중요하지 않을 수 있습니다. 관성은 전체 스펙트럼에 대해 존재합니다.
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발레라(Nik1972), 화제 스포일러 좋다!
나머지는 고정적이지 않습니다. 그러나 예측에는 중요하지 않을 수 있습니다.
언제나? 아니면 네트워크에서 연결이 끊겼을 때 중요해질까요?
나머지는 항상 분석해야 하며 필요한 경우 시뮬레이션해야 합니다. 고정되지 않은 나머지를 남길 수 없습니다. 그것은 나에게 보인다.
언제나? 아니면 네트워크에서 연결이 끊겼을 때 중요해질까요?
나머지는 항상 분석해야 하며 필요한 경우 시뮬레이션해야 합니다. 고정되지 않은 나머지를 남길 수 없습니다. 그것은 나에게 보인다.
예측은 각 막대에서 이루어져야 합니다. 나머지는 변경되지만 많지는 않습니다.
수사학적 질문. MA 또는 MACD 선을 미래로 얼마나 오래 외삽하여 오류가 기존 선을 넘지 않도록 할 수 있습니까?
당신은 대답하지 않을 수 있습니다. 이 오류와 예측 범위를 스스로 설정하십시오. TS는 이러한 데이터에 대해 작동합니다.
인터넷이 꺼져 있든 없든 무슨 차이가 있습니까? 기술적 정지를 설정하고 MM을 따르십시오. 너무 많은 위험을 감수하지 마십시오.
Vadim , 이것은 아직 명확하지 않습니다. 하지만 스타일은 비슷합니다.
바로 그 사람입니다!
1. 스타일.
2. 실수.
3. 가장 중요한 것은 지식의 역학입니다. 그는 어딘가에서 새로운 것을 읽을 것이고 여기서 똑똑한 표정으로 우리 자신과 이야기합시다.
결국, 예측은 깊이가 일정하지 않으며 알려진 모든 외삽 방법은 외삽 동안 정적 깊이를 기반으로 하며 이 매개변수도 부동 스펙트럼으로 인해 변화의 가속도("부동성", 다시 그리기 또는 원하는 대로) 스펙트럼의 미래에 대한 상태를 예측할 수 있습니다.
그래서, 그것을 구축, 문제가 무엇입니까?
오, 바딤! 거의 철학. 거의 동의합니다. 계속 plz.
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나이퀴스트를 잊지 마세요. 그러면 노인은 화를 낼 것입니다 ...
오 너 ..... Nyquist ... 싱크대에 있고 당신은 여전히 조언을 구하고 있습니다. Kotelnikov와 그의 정리 THAT IS THE MAIN THING + 상식.
Z.Y. 이것은 2022 년까지 금지되어 있습니다. 금지))). 나는 이미 늙어서 기분이 상했다. 난 지나칠 수 없어. 전 세계는 정리가 일종의 주파수보다 훨씬 더 중요하다는 것을 오랫동안 인식했습니다.