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Il filtro lì ha qualcosa a che fare con l'incertezza? Cioè, c'è scritto da qualche parte nel libro che è usato nella costruzione del filtro?
è divertente come la gente scopra che le equazioni della meccanica sono covarianti rispetto all'operazione di inversione temporale. perché non dovrebbero essere covarianti? energeticamente tutto soddisfa il principio di minima azione su tutta la traiettoria, che è unica.
Compagni, possiamo mantenerlo semplice per i "dummies"? Per esempio. In quale area dell'analisi si possono applicare le leggi della meccanica quantistica? 2015.03.20 07:07:31
Qualsiasi filtro è, per definizione, limitato dal problema fondamentale menzionato. Provate a sintetizzare un filtro non ridondante :-0 Però - provate a giustificare un divieto fondamentale sulla sua costruzione? Questo è il trucco, non ci sono divieti fondamentali.
Compagni, possiamo mantenerlo semplice per i "dummies"? Per esempio. In quale area dell'analisi si possono applicare le leggi della meccanica quantistica? 2015.03.20 07:07:31
Il filtro non può essere non-lagging, mostra una certa frequenza quando c'è, quando non c'è, non lo fa. Oppure? L'incertezza mi sembra che si applichi ai filtri in un senso più ampio.
Dovresti capire un po' cos'è un filtro digitale... Allora non si parlerebbe di "la frequenza che mostra" :-)
Non capisco come si definiscono le frequenze che devono essere selezionate dal filtro, visto che, per esempio, non esiste un filtro di Fourier per selezionare i parametri del filtro necessari. Impostate manualmente i parametri dei filtri e li stimate sulla carta? :-) I filtri sono un'altra storia, ma è interessante che tu li abbia trovati nella vaghezza, se non è un errore. :-)
Non ho idea di quali "frequenze" stiate parlando. Ma se avete bisogno di decomporre un segnale in alcune frequenze, tenete presente che la FFT non lo fa: la trasformata di Fourier non divide il segnale in frequenze HIS (spettro di frequenza inerente, in qualche modo "vero"), ma in HIS (predeterminate da una griglia di trasformazione rigida risultante dal numero di campioni trasformati. In breve, il risultato è una proprietà della trasformazione, non dell'oggetto originale. Esempio? Prendete un'onda sinusoidale di 100 Hz. Sottoponetelo alle trasformate di Fourier. Vedere nello spettro (su un numero finito di campioni) tutto tranne un bastone a 100 Hz. Perché si pensa che lo spettro di quell'onda sinusoidale di 100 Hz contenga tutt'altro che 100 Hz è il grande problema dell'analisi di Fourier.
No, la Fourier si usa per vedere la frequenza con la massima ampiezza presente nella serie,