Analisi di serie storiche finanziarie in basi di wavelets

Autore/i: Armando Ciancio

Editore: Aracne

Una proposta di particolari algoritmi costruiti allo scopo di rimuovere le cosiddette irregolarità locali (denoising) che permettono di poter classificare i dati casuali con clusters di coefficienti di wavelets con il risultato di determinare la distinzione fra il "rumore", gli spikes e le funzioni irregolari.

EAN

9788854802841

Data pubblicazione

2005 12 01

Lingua

ita

Pagine

172

Tipologia

Libro in brossura

Come si presenta questo libro

Contenuto pratico per lavoro e organizzazione

Una proposta di particolari algoritmi costruiti allo scopo di rimuovere le cosiddette irregolarità locali (denoising) che permettono di poter classificare i dati casuali con clusters di coefficienti di wavelets con il risultato di determinare la distinzione fra il "rumore", gli spikes e le funzioni irregolari.

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