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基于MATLAB的时间序列分析精编讲义（PDF版）

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简介：
本书为《基于MATLAB的时间序列分析精编讲义》的PDF版本，内容涵盖时间序列分析的基本理论与应用技巧，结合MATLAB工具进行深入讲解。适合科研人员和工程技术人员参考学习。 这份讲义全面涵盖了时间序列分析、建模与预测的内容，包括理论讲解和实践练习，并提供了MATLAB的建模代码。它是数学建模学习中进行时间序列分析不可或缺的学习资料。

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  • 基于MATLAB的时间序列分析精编讲义（PDF版）
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    本书为《基于MATLAB的时间序列分析精编讲义》的PDF版本，内容涵盖时间序列分析的基本理论与应用技巧，结合MATLAB工具进行深入讲解。适合科研人员和工程技术人员参考学习。 这份讲义全面涵盖了时间序列分析、建模与预测的内容，包括理论讲解和实践练习，并提供了MATLAB的建模代码。它是数学建模学习中进行时间序列分析不可或缺的学习资料。
     
  • 时间序列分析（美版）PDF
    优质
    《时间序列分析》(美版)是一部全面介绍时间序列分析理论与应用的经典著作，涵盖模型构建、参数估计及预测技术等内容，适用于统计学、经济学等领域的研究者和学生。本书PDF版本方便读者随时随地学习。 时间序列分析的经典教材中文版。
     
  • 时间序列分析.pdf
    优质
    《时间序列分析》是一本深入探讨时间数据统计方法的专著，涵盖模型构建、预测技术及应用实例，适用于科研人员与数据分析从业者。 时间序列分析对于数据处理非常有帮助，推荐一些适合初学者的书籍。
     
  • 基于MATLAB的时间序列谐波分析（HANTS）实现：时间序列谐波分析（HANTS）-MATLAB开发
    优质
    本项目利用MATLAB语言实现了时间序列谐波分析(HANTS)算法。通过该工具，用户可以对各类时间序列数据进行高效准确的谐波成分提取和异常值处理。 大约一年前（2011年秋季），我在MATLAB中实现了HANTS算法。HANTS最初由NLR开发，用于去除云效应并进行时间插值数据处理。Windows下的程序可执行文件可以从官方链接免费下载。 该算法可用于去除异常值、平滑数据集、插入缺失的数据以及压缩数据。其中，数据压缩功能并非原始开发者所设想的部分；然而，通过这种方式可以相当有效地实现数据的压缩。 有关在MATLAB上实现HANTS的信息、其数据压缩的功能及一些输出结果，请访问相关博客页面获取详情。 最近我收到了更多关于代码请求的邮件。
     
  • 时间序列分析的Matlab工具箱编程
    优质
    本课程介绍如何使用MATLAB工具箱进行时间序列分析，涵盖数据处理、模型构建与预测等内容，适合科研和工程应用。 Matlab编写的时间序列分析工具箱包含约100个m文件，涵盖了信号生成、信号处理以及后处理等功能模块，主要用于非平稳信号的分析。
     
  • 基于Matlab的小波分析时间序列数据程序
    优质
    本程序利用Matlab开发，旨在进行小波分析以处理和解析时间序列数据，适用于信号处理、金融数据分析等多个领域。 以美国某气象站1894年至2010年连续的年降水量为例，通过小波分析完成以下任务：①计算小波变换系数；②绘制小波系数实部等值线图；③绘制小波系数模和模方等值线图；④绘制小波方差图；以及⑤绘制不同时间尺度的小波实部过程线。所谓年降水量时间序列的多时间尺度是指：在演化过程中，年降水量的变化并非存在固定周期，而是随着研究的时间尺度变化而表现出不同的周期性特征。这种现象通常表现为较小时间尺度上的周期嵌套于较大时间尺度的周期之中。换句话说，在时域中，年降水量的变化具有多层次的时间结构和局部特性。
     
  • 时间序列分析实例.pdf
    优质
    《时间序列分析实例》一书通过丰富案例详细介绍了如何运用时间序列模型解决实际问题，涵盖金融、经济等多个领域。 时间序列例题分析.pdf中的内容可能有些出入，请大家帮忙指正！
     
  • 基于MATLAB的时间序列建模与预测分析
    优质
    本项目运用MATLAB软件进行时间序列的数据处理、模型构建及预测分析，旨在探索并应用先进的统计方法和机器学习算法来提高预测准确性。 基于MATLAB，利用神经网络对已有数据进行时间序列分析、建模及预测。该教程包含视频教学，并提供可用于练习的数据集。（虽然教程中缺少预测部分的详细讲解，但可以通过网上简单的教学资源查找到相关方法）。此工具主要适用于数学建模项目，在美赛和国赛等竞赛中有广泛的应用价值。
     
  • 基于MATLAB的时间序列分析SSA算法代码
    优质
    这段简介可以这样撰写：“本项目提供了一套基于MATLAB环境实现的时间序列分析SSA（奇异谱分析）算法代码。通过该工具，用户能够高效地对复杂时间序列数据进行降噪、模式识别及预测等操作。” 奇异谱分析是一种常用且效果较好的时间序列处理方法，适用于时间序列的分析、信号去噪以及预测等领域。本代码基于相关理论与网络资源开发，并采用贡献度和权相关系数来确定重构阶数，在主函数中包含了必要的数据支持以确保正常运行。