Citation de HylienDivin
Non tu as juste fait une erreur d'écriture. L'écriture F [ f(t - t0) ] est un raccourci pour dire F [ f rond g ] avec la fonction g(t) = t - t0
Je vois pas pourquoi sur ta derniere ligne tu as écrit F [ f(tau) ] alors que tu as précisement l'expression F [f] ( omega ). Pourquoi tau doit intervenir ?
Tu peux etre plus précis ? Parce que ta distribution discrete elle est á support fini alors que la gaussienne elle prend un continuum de valeurs positives et négatives.
Tu peux poser des questions. Go.

T'as raison je me suis très mal exprimmé.

En gros je voulais dire une distribution continue.

Mon choix c'est soit je la discrétise, je peux tout le temp le faire mais ca pu du cul.
Soit je l'approxime par un mélange de modèle gaussien (c'est un peu plus stylé quand meme)

J'aimerais savoir si il y a un théoreme qui me dit que pour toutes les distribution quelconque il existe un mélange de distribution gaussien qui marche.
Ou alors les distributions ou ca marche pas et ou il faut que je discrétise.

En gros je veux savoir si il y a un théoreme qui te dis en gros. Soit X une distribution, D une distance statistique (EM distance, JS divergence ou autre), Pour tout epsilon > 0; Il existe GMM un mélange de modèle gaussien tq D(X,GMM) < epsilon