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PLR_PF_matlab_时间序列分段线性表示与重要点识别

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简介：
本工具箱提供基于MATLAB的时间序列分段线性表示及关键转折点识别功能，适用于数据分析和模式识别等领域。 基于重要点的PLR表示方法是这样的：首先定义局部范围内的极值点为重要点，并且这些重要点与端点之间的比值必须超过设定参数R。接着将这些重要的极值点用线段连接起来，从而形成了一种时间序列分段线性表示。通过调整不同的参数R，可以获得不同精细程度的分段线性表示。

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  • PLR_PF_matlab_时间序列分段线性表示与重要点识别
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    本工具箱提供基于MATLAB的时间序列分段线性表示及关键转折点识别功能，适用于数据分析和模式识别等领域。 基于重要点的PLR表示方法是这样的：首先定义局部范围内的极值点为重要点，并且这些重要点与端点之间的比值必须超过设定参数R。接着将这些重要的极值点用线段连接起来，从而形成了一种时间序列分段线性表示。通过调整不同的参数R，可以获得不同精细程度的分段线性表示。
     
  • 分段线性表示与时间序列分段.rar
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    本资源探讨了分段线性表示在时间序列分析中的应用，涵盖了如何通过分段方法捕捉和预测复杂的时间序列模式。适合研究数据科学、机器学习等领域人士参考学习。 时间序列的分段线性表示包括自底向上和自顶向下的方法。
     
  • Python实现分段线性表示代码.zip_时间序列分析_tunedtr_分段线性表示
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    本资源为一个Python程序压缩包，用于实现数据的时间序列分析中的分段线性表示。适用于研究与应用中需要对时间序列进行简洁表达和模式识别的场景。 自顶向下分析方法从整体趋势入手，逐步细化到各个组成部分的具体情况；而自底向上则相反，先关注细节部分的趋势变化再汇总形成总体结论。这两种方式都可以用来识别时间序列中的转折点，并且各有优势。选择哪种方法取决于具体的应用场景和数据特性。
     
  • Python时间序列分析之时间段（一）
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  • 时间序列复杂性与熵分析
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    《时间序列复杂性与熵分析》一书深入探讨了时间序列数据中的复杂模式和结构，并利用熵理论进行量化研究。该书结合了数学模型、统计学方法以及实际应用案例，为读者提供了对时间序列分析的全面理解，尤其侧重于复杂系统中的信息度量及预测能力提升。 时间序列的复杂度和熵可以帮助我们更好地理解复杂度和熵的概念。
     
  • MATLAB中的小波分析与重构，侧重于时间序列分析
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    本研究聚焦于利用MATLAB进行小波分析及其重构技术在时间序列数据上的应用，深入探讨其在信号处理、模式识别等领域的重要性。 Matlab小波分析与小波重构主要用于时间序列分析。
     
  • 【清晰标示】非线性时间序列_范剑青_中文.pdf
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    《非线性时间序列》由著名统计学家范剑青撰写，本书深入浅出地探讨了非线性时间序列分析理论与方法，为学术研究和实践应用提供了重要参考。文档语言为中文。 姚琦伟与范剑青合著的《非线性时间序列——建模、预报及应用》一书详细介绍了这些技术在时间序列状态空间、频域与时域中的应用，并强调了参数法与非参数方法在时间序列分析中整合的重要性，系统地论述了一些主要的参数化非线性模型（如ARCH/GARCH模型和门限模型）近期的研究成果。此外，书中还简明扼要地介绍了线性ARMA模型，并通过引用实际问题中的具体数据实例来展示如何使用非参数技术揭示高维数据集内的局部结构特征。分析过程强调了部分技巧与工具的应用。 《非线性时间序列——建模、预报及应用》适合具备基础概率论和统计学知识的读者，例如统计专业的研究生、从事实际问题研究的时间序列分析师以及相关领域的研究人员使用。此书同样对涉及经济计量学、实证金融学、总体生物和生态学的研究人员具有参考价值。
     
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    《线性代数知识要点》是一本针对学习线性代数的学生编写的资料汇总，涵盖了向量空间、矩阵运算、特征值与特征向量等核心概念和定理，旨在帮助学生掌握该领域的基本理论与应用技巧。 线性代数知识点总结.pdf，适合考研复习使用。
     
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    本资源为一个包含完整时间序列预测算法的代码包，适用于进行时间序列数据分析和预测的研究人员及开发者。 这个程序是自己编写的多个时间序列的集合，它包含了一个完整的时间序列处理功能，并且每一句代码都有详细的解释。