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MATLAB开发——模拟霍克斯过程

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简介：
本项目采用MATLAB语言实现对霍克斯（Hawkes）过程的建模与仿真，旨在通过编程深入探究点过程在时间序列中的自我激励机制。 使用MATLAB开发模拟霍克斯过程，并将其可视化。

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  • MATLAB开发——模拟霍克斯过程
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    本项目采用MATLAB语言实现对霍克斯（Hawkes）过程的建模与仿真，旨在通过编程深入探究点过程在时间序列中的自我激励机制。 使用MATLAB开发模拟霍克斯过程，并将其可视化。
     
  • AI-CMATLAB代码-MultiSTHP：多元时空霍克斯过程的模拟和网络重构
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    AI-CMATLAB代码-MultiSTHP是一款用于模拟和分析多元时空霍克斯过程的工具，适用于事件驱动的时间序列数据分析及网络结构重建。该软件包在Matlab环境下运行，为用户提供了强大的统计模型支持与灵活的数据处理功能。 时空霍克斯过程是一种自激发点过程模型，在地震余震分析与犯罪预测等领域有着广泛应用。本段落介绍的Matlab包是为以下论文开发：Baichuan Yuan, Hao Li, Andrea Bertozzi, P. Jeffrey Brantingham 和 Mason Porter 的《多元时空霍克斯过程及网络重构》，该文即将发表在SIAM Journal on Mathematics of Data Science，2019年。如果觉得代码有用，请引用这篇文献。 多元时空霍克斯过程(STHP)的条件强度可以表示为： \[ \lambda_u(t,x,y)=\mu_u(x,y)+\sum_{t>t_i}K_{u_iu}g(x-x_i,y-y_i,t-t_i) \] 其中，我们从观测数据(X_i, y_i, t_i)中估计触发矩阵 K、背景速率 \mu_u 和触发内核 g。所有相关Matlab函数均已提供。
     
  • 模拟四人扑克牌发牌过程
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    本游戏模拟真实的四人扑克牌发牌场景，提供丰富的棋牌游戏体验。玩家可以在此游戏中学习和练习各种经典玩法，享受策略与运气交织的乐趣。 使用给定的数组生成一副扑克牌： 1. 从数组中构建完整的52张标准扑克牌。 2. 遍历并显示整副扑克牌的内容。 3. 模拟将这副牌随机分配给四个人，每人获得11张牌。 4. 展示每个人手中的牌以及发完之后剩余的牌。
     
  • 模拟Hawkes过程及可视化 - MATLAB开发
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    本项目使用MATLAB实现模拟自激发点过程（Hawkes过程）及其结果的可视化展示。通过代码可以生成事件发生的时间序列，并对这些数据进行图形化分析，便于研究和理解复杂系统的动态特性与相互作用机制。 该提交研究了一阶指数衰减霍克斯过程，并假设其具有恒定无条件强度。具体内容包括：a) 计算多变量过程组成序列的时间点强度；b) 提供用于展示多变量过程中动态强度变化及事件发生的绘图函数；c) 基于Bravaccino算法（2004年，第80页）实现单变量过程模拟器。此外还需要开发一个适用于多变量的模拟工具，并且欢迎合作参与该项目。
     
  • MATLAB开发——赫斯顿模型的校准与模拟
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    本项目深入探讨并实现赫斯顿模型在金融衍生品定价中的应用，通过MATLAB进行模型参数校准及路径模拟，旨在提升对复杂金融市场工具的理解和分析能力。 使用MATLAB开发Heston模型的校准和模拟程序。该程序根据市场上的期权价格来校准Heston模型。
     
  • MATLAB解方程组代码与绘图-Hodgkin-Huxley模型: 霍奇金-赫克斯利模型
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    本资源提供基于MATLAB编程实现霍奇金-赫克斯利神经元模型的方程求解及图形绘制，适用于学习和研究神经科学中的电生理学现象。 Hodgkin-Huxley模型是模拟神经元行为的重要工具，该代码库使用Matlab中的龙格-库塔四阶算法求解微分方程组。其中的`HodgkinHuxleyModel.m`文件封装了一个用于求解此微分方程的函数，可以根据不同的输入时间、强度等参数进行计算。 具体参数如下： - `v`: t时刻内的电势差 - `I`: t时刻内的电流 - `t`: 时间序列 - `m`, `n`, `h`: 参数变量 - `tSTIM_START`: 刺激开始的时间点 - `tSTIM_DUR`: 刺激持续时间 - `STIM_STRENGTH`: 刺激强度 - `endTime`: 程序结束的时刻 - `selet`：选择项，用于决定是否绘制图形以及在绘图中是否包含电流曲线。具体选项如下： - `%plottheresults`
     
  • 高斯曲线拟合-MATLAB开发
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    高斯曲线拟合-MATLAB开发项目专注于利用MATLAB软件进行数据处理和分析，特别针对高斯分布的数据集实施高效的曲线拟合技术。该项目提供了一套实用工具与算法，助力科研人员及工程师在信号处理、统计学等领域中精准解析复杂数据模式，提高数据分析效率和准确性。 函数 [sigma,mu,A]=mygaussfit(x,y) 以及 [sigma,mu,A]=mygaussfit(x,y,h) 可以用于拟合高斯分布 y=A * exp( -(x-mu)^2 / (2*sigma^2)) 。该功能通过局部数据的 polyfit 拟合来完成。参数 h 是一个阈值，表示从最大 y 值高度的数据分数比例。h 的取值应在 0 到 1 之间。如果未提供 h 参数，则默认设置为 0.2。
     
  • 具有单变量一阶指数核的霍克斯过程的对数似然：MATLAB实现
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    本研究介绍了在MATLAB中实现具有一阶指数核的单变量霍克斯过程对数似然函数的方法。通过代码示例，探讨了该过程参数估计的有效性与应用。 该函数使用一阶指数核计算单变量霍克斯过程的对数似然值。Haw_ll 函数实现 Ogata 的循环关系以降低算法复杂度。此外，还提供了如何利用对数似然拟合数据样本的示例。
     
  • 霍尔特-温特斯估计（holtwinters(y,L,m)）-MATLAB开发
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    本项目提供了一种使用MATLAB实现霍尔特-温斯特模型的方法，用于时间序列数据的趋势和季节性分析预测。适合数据分析与研究应用。 计算霍尔特- winters 模型预测可以参考国家标准技术研究所（NIST）的文献。该模型适用于时间序列数据的分析与预测，尤其适合具有趋势性和季节性特征的数据集。根据文档中的指导，可以通过调整平滑参数来优化预测效果，并且需要对历史数据进行适当的预处理以确保准确性。