그것에 대해 그리고 아무 것도주지 않는 연설에 대해 (내 의견으로는). 우리는 더 긴 기간의 실제 고조파를 무시했습니다.
모든 것 - 모든 것 - 모든 고조파를 고려하더라도 무엇을 줄 것입니까?
누가 푸리에 변환을 이해하는지 모르겠지만 기저 함수를 찾는 목표는 정확한 이산 샘플을 형성하는 것입니다.
저것들. 우리는 단순히 유용한 신호의 진폭 값을 캡처할 수 있는 X축을 따라 타임스탬프를 얻고 유용한 신호 자체도 Y축을 따라 양자화됩니다. --> 출력에서 이산 세트를 얻습니다. 우리의 신호를 설명하는 값
역 변환에서 고조파의 일부를 사용하지 않으면 어떤 이유로 거래자는 우리가 신호를 필터링하는 것을 발명하지만 제 생각에는 ... 글쎄, 이것은 필터링이 아닙니다. 그것은 하늘을 향한 손가락과 같습니다. Fourier는 필터링에 대해 전혀 제공하지 않습니다. 때때로 개별 샘플이 샘플에 포함되기도 하고 그렇지 않을 수도 있습니다. 여기서 중요한 점은 무엇입니까?
IMHO, VR을 변환하는 통계적 방법이 있으며 정당화되며 푸리에 ... 음, 다시 손가락에 대해-반복하지 않겠습니다.
나는 누군가가 푸리에 변환을 어떻게 이해하는지 모르지만 기저 함수를 찾는 목표는 정확한 이산 샘플을 형성하는 것이라는 것을 이해합니다.
저것들. 우리는 단순히 유용한 신호의 진폭 값을 캡처할 수 있는 X축을 따라 타임스탬프를 얻고 유용한 신호 자체도 Y축을 따라 양자화됩니다. --> 출력에서 이산 세트를 얻습니다. 우리의 신호를 설명하는 값
역 변환에서 고조파의 일부를 사용하지 않으면 어떤 이유로 거래자는 우리가 신호를 필터링하는 것을 발명하지만 제 생각에는 ... 글쎄, 이것은 필터링이 아닙니다. 그것은 하늘을 향한 손가락과 같습니다. Fourier는 필터링에 대해 전혀 제공하지 않습니다. 때때로 개별 샘플이 샘플에 포함되기도 하고 그렇지 않을 수도 있습니다. 여기서 중요한 점은 무엇입니까?
IMHO, VR을 변환하는 통계적 방법이 있으며 정당화되며 푸리에 ... 음, 다시 손가락에 대해-반복하지 않겠습니다.
푸리에가 주기적인 신호에 좋다고 쓰는 곳마다 있는 것 같습니다. 글쎄, 또는 그것에 가깝습니다 - 좁은 스펙트럼으로.
그건 그렇고, 거래에서 ML의 경우 Walsh 분해가 더 적합 할 것 같지만 어떤 이유로 포럼에서 언급되지 않았습니다.
최악의 점은 이 Patlatoe 씨와 그의 두 번째 라디오 교환원 동료가 너무 많은 시간을 들이고 몇 가지 1달러 거래와 일종의 Mashka 형태로 일종의 게임을 빼먹고 똑똑한 표정으로 이것이 성배이다
얼마나 많은 사람들이 이 무의미한 토론에 자신을 이용했는지
이 불법은 도착 후 모든 주제에서 시작됩니다. ***
거품을 그렇게 불지 마세요. 그렇지 않으면 터질 것입니다.
포럼에서 뺨을 때리는 것이 아니라 실제 거래를 통해서만 자신이 옳다는 것을 증명할 수 있습니다. 당신은 여전히 0입니다. 마이너스라도. 히히.
당신은 변환의 정확성에 대해 다시 쓰고 있습니다 - 여기 예
그러나 그것은 무역을 위해 무엇을 줄 것입니까?
이상적인 변형이 있다고 가정하십시오 - 투자자로 행동하기로 결정하십시오 - 장기간에 걸쳐 하모니카를 거래하십시오
정현파의 극한값이 있을 때 시장에 진입했다면 이 고조파 기간 동안 행동이 정확히 중단되어야 합니까?
그것에 대해 그리고 아무 것도주지 않는 연설에 대해 (내 의견으로는). 우리는 더 긴 기간의 실제 고조파를 무시했습니다.
그것에 대해 그리고 아무 것도주지 않는 연설에 대해 (내 의견으로는). 우리 는 더 긴 기간의 실제 고조파를 무시했습니다.
그들은 예기치 않게 사라진 가장자리 효과와 함께 남을 것입니다.
당신은 변환의 정확성에 대해 다시 쓰고 있습니다 - 여기 예
그러나 그것은 무역을 위해 무엇을 줄 것입니까?
이상적인 변형이 있다고 가정하십시오 - 투자자로 행동하기로 결정하십시오 - 장기간에 걸쳐 하모니카를 거래하십시오
정현파의 극한값이 있을 때 시장에 진입했다면 이 고조파 기간 동안 행동이 정확히 중단되어야 합니까?
고조파는 원래 그것들을 거래하기 위해 발명된 것이 아닙니다 :D 시장을 위해 그것을 사용하기로 결정한 사람들, i. 아주 건강하지 않은 머리
예측을 위해 시리즈 분해 는 매우 제한된 수의 경우에만 사용할 수 있습니다.
그것에 대해 그리고 아무 것도주지 않는 연설에 대해 (내 의견으로는). 우리는 더 긴 기간의 실제 고조파를 무시했습니다.
모든 것 - 모든 것 - 모든 고조파를 고려하더라도 무엇을 줄 것입니까?
누가 푸리에 변환을 이해하는지 모르겠지만 기저 함수를 찾는 목표는 정확한 이산 샘플을 형성하는 것입니다.
저것들. 우리는 단순히 유용한 신호의 진폭 값을 캡처할 수 있는 X축을 따라 타임스탬프를 얻고 유용한 신호 자체도 Y축을 따라 양자화됩니다. --> 출력에서 이산 세트를 얻습니다. 우리의 신호를 설명하는 값
역 변환에서 고조파의 일부를 사용하지 않으면 어떤 이유로 거래자는 우리가 신호를 필터링하는 것을 발명하지만 제 생각에는 ... 글쎄, 이것은 필터링이 아닙니다. 그것은 하늘을 향한 손가락과 같습니다. Fourier는 필터링에 대해 전혀 제공하지 않습니다. 때때로 개별 샘플이 샘플에 포함되기도 하고 그렇지 않을 수도 있습니다. 여기서 중요한 점은 무엇입니까?
IMHO, VR을 변환하는 통계적 방법이 있으며 정당화되며 푸리에 ... 음, 다시 손가락에 대해-반복하지 않겠습니다.
고조파는 원래 그것들을 거래하기 위해 발명된 것이 아닙니다 :D 시장을 위해 그것을 사용하기로 결정한 사람들, i. 아주 건강하지 않은 머리
예측을 위해 시리즈 분해 는 매우 제한된 수의 경우에만 사용할 수 있습니다.
예!
방금 추가했습니다. 모든 것을 올바르게 이해했습니다.
좋아, 당신은 그것을 묶어야합니다. 그렇지 않으면 작은 구멍 하나가 다음 환상으로 모두를 놀라게합니다.)))
고조파는 원래 그것들을 거래하기 위해 발명된 것이 아닙니다 :D 시장을 위해 그것을 사용하기로 결정한 사람들, i. 아주 건강하지 않은 머리
예측을 위해 시리즈 분해 는 매우 제한된 수의 경우에만 사용할 수 있습니다.
예, 세그먼트의 모든 연속 함수는 푸리에 급수로 확장될 수 있지만 이 확장을 기반으로 하는 세그먼트 외부의 예측은 이 함수가 주기적일 경우에만 가능합니다.
모든 것 - 모든 것 - 모든 고조파를 고려하더라도 무엇을 줄 것입니까?
나는 누군가가 푸리에 변환을 어떻게 이해하는지 모르지만 기저 함수를 찾는 목표는 정확한 이산 샘플을 형성하는 것이라는 것을 이해합니다.
저것들. 우리는 단순히 유용한 신호의 진폭 값을 캡처할 수 있는 X축을 따라 타임스탬프를 얻고 유용한 신호 자체도 Y축을 따라 양자화됩니다. --> 출력에서 이산 세트를 얻습니다. 우리의 신호를 설명하는 값
역 변환에서 고조파의 일부를 사용하지 않으면 어떤 이유로 거래자는 우리가 신호를 필터링하는 것을 발명하지만 제 생각에는 ... 글쎄, 이것은 필터링이 아닙니다. 그것은 하늘을 향한 손가락과 같습니다. Fourier는 필터링에 대해 전혀 제공하지 않습니다. 때때로 개별 샘플이 샘플에 포함되기도 하고 그렇지 않을 수도 있습니다. 여기서 중요한 점은 무엇입니까?
IMHO, VR을 변환하는 통계적 방법이 있으며 정당화되며 푸리에 ... 음, 다시 손가락에 대해-반복하지 않겠습니다.
푸리에가 주기적인 신호에 좋다고 쓰는 곳마다 있는 것 같습니다. 글쎄, 또는 그것에 가깝습니다 - 좁은 스펙트럼으로.
그건 그렇고, 거래에서 ML의 경우 Walsh 분해가 더 적합 할 것 같지만 어떤 이유로 포럼에서 언급되지 않았습니다.
예, 세그먼트의 모든 연속 함수는 푸리에 급수로 확장될 수 있지만 이 확장을 기반으로 하는 세그먼트 외부의 예측은 이 함수가 주기적일 경우에만 가능합니다.
그래서 무엇? 영리한 문구 뒤에 긍정적인 효과가 있습니까?
막연한 의심이 밀려들었다. 코냑 한 병을 더 열겠습니다. 오늘 여기서 즐거운 시간을 보내세요.
그래서 무엇? 영리한 문구 뒤에 긍정적인 효과가 있습니까?
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예측이 필요하지 않습니다
가장 중요한 것은 현재 평가, 음, 또는 상점에 늦지 않는 것입니다.
모든 퍼즐은 장소와 장소에 관계없이 지연으로 시작됩니다.
;)