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Matlab中的TSSA存档算法代码：时间序列分割算法

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简介：
本段代码实现了一种在MATLAB环境下运行的时间序列分割算法（TSSA）存档方法。该算法旨在优化和分析时间序列数据，适用于模式识别与预测等领域。 在MATLAB中实现的艾尔娜·TSSAAYRNATSSA（时间序列分割算法）是一组集成多种时间序列分割方法的代码集合。它通过国际期刊和会议上的几篇出版物得以发展和完善。时间序列分割有两个主要目标：一是发现不同片段之间的相似性，二是简化时间序列，即使用简单的模型来描述这些片段。AYRNATSSA包含了一系列算法，可以单独或同时实现这两个目标。 该软件根据GNU通用公共许可证v3.0发布。查看存储库中提供的许可文档和相关文件的标题以获取版权信息。 如果您使用了AYRNATSSA中的任何代码或算法，请引用相应文件顶部列出的作品。例如，如果使用了GMOTSS（遗传多目标时间序列分割）算法，则应在标头部分注明如下： % GMOTSS Genetic Multiobjective Timeseries segmentation [1] % % GMOTSS methods: % runAlgorithm - runs the corresponding algorithm

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  • Matlab中的TSSA存档算法代码：时间序列分割算法
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    本段代码实现了一种在MATLAB环境下运行的时间序列分割算法（TSSA）存档方法。该算法旨在优化和分析时间序列数据，适用于模式识别与预测等领域。 在MATLAB中实现的艾尔娜·TSSAAYRNATSSA（时间序列分割算法）是一组集成多种时间序列分割方法的代码集合。它通过国际期刊和会议上的几篇出版物得以发展和完善。时间序列分割有两个主要目标：一是发现不同片段之间的相似性，二是简化时间序列，即使用简单的模型来描述这些片段。AYRNATSSA包含了一系列算法，可以单独或同时实现这两个目标。 该软件根据GNU通用公共许可证v3.0发布。查看存储库中提供的许可文档和相关文件的标题以获取版权信息。 如果您使用了AYRNATSSA中的任何代码或算法，请引用相应文件顶部列出的作品。例如，如果使用了GMOTSS（遗传多目标时间序列分割）算法，则应在标头部分注明如下： % GMOTSS Genetic Multiobjective Timeseries segmentation [1] % % GMOTSS methods: % runAlgorithm - runs the corresponding algorithm
     
  • 时间序列分割算法-Segmentation.rar
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    本资源提供了时间序列分割算法的相关代码和文档，适用于数据分析、模式识别等领域，帮助用户理解和实现复杂的时间序列数据处理方法。 时间序列分割算法-segmentation.rar：《用于时间序列分割的新型在线方法》详见此文章。以下为对该内容的复现，但不一定准确，请参考原始文献进行验证。
     
  • 基于MATLAB的时间序列分析SSA算法代码
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    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。
     
  • 时间序列分析算法
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    时间序列分析算法是一种统计方法，用于预测和理解基于时间数据的趋势。它广泛应用于金融、经济、气象等多个领域，帮助决策者做出更准确的预测。 时间序列算法及其在MATLAB中的实现详解：包括算法思想、运算过程以及实例代码演示，并提供数学建模学习课件。
     
  • MATLAB中的时间规整算法代码程序
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    本简介提供了一段用于实现时间序列数据规整功能的MATLAB代码。该程序能够帮助用户处理不规则的时间序列数据，使其符合特定的时间间隔要求，广泛应用于金融、气象等领域数据分析中。 可以实现将声音规整到指定帧数的方法是通过计算帧之间的距离，并按权重合并距离最近的两帧，然后重复这一过程直到达到所需的帧数。
     
  • 时间序列分类算法的程序包
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    这段简介可以描述为：“时间序列分类算法的程序包”是一款集成了多种时间序列数据分类方法的软件工具箱。它提供了对各类时间序列分析模型的支持，并且方便用户进行特征提取、模式匹配和预测建模等工作，以帮助研究人员快速实现复杂的时间序列数据分析任务。 本段落介绍了主流的时间序列分类算法以及与shapelet相关的算法，并基于文章《The Great Time Series Classification Bake Off: An Experimental Evaluation of Recently Proposed Algorithms》中的程序包进行了实验评估。
     
  • 【老生谈算法】基于BG算法的非平稳时间序列突变检测启发式分割法MATLAB源代码.docx
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    本文档详细介绍了基于BG算法的非平稳时间序列突变点检测方法，并提供了相应的启发式分割技术及其实现的MATLAB源代码。 【老生谈算法】非平稳时间序列突变检测的启发式分割算法(BG算法)MATLAB源代码.docx
     
  • Java中时间序列算法的实现
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    本文章介绍了在Java编程语言中如何实现时间序列算法的相关知识和技巧，帮助读者掌握时间序列数据处理的方法。 时间序列预测法是一种定量分析方法，在时间序列变量分析的基础上运用数学方法建立预测模型，使趋势延伸至未来，从而预测市场的发展变化并确定变量的预测值。
     
  • 基于启发式分割的非平稳时间序列突变点检测算法（附MATLAB代码）.zip_75U_平稳序列_时间序列_突变检测_matlab
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    本资源提供一种用于识别非平稳时间序列中突变点的高效算法，结合了启发式分割技术，并包含详细的MATLAB实现代码。适用于学术研究及工程应用。关键词包括平稳序列分析、时间序列处理和突变点检测等。 处理非平稳时间序列的方法及其在MATLAB中的实现。
     
  • MATLAB中的时间序列代码
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    本资源提供了一套详细的MATLAB程序代码，用于分析和处理时间序列数据。涵盖了从基础的数据导入、预处理到高级的时间序列建模与预测技术。适合数据分析人员及研究人员学习使用。 我编写了一些关于时间序列的小程序，并打算与大家分享。这些程序主要是几个函数，都比较基础化。每个文件的功能如下： - GenARMA: 根据给定的ARMA参数、白噪声参数、生成个数及初始值来创建一个ARMA抽样序列。 - sampleACF: 给定时间序列和所需自协方差函数阶数后，返回相应的自协方差函数结果。 - VARrep: 将给定的ARMA过程参数转换为对应的向量自回归Vector AR(1) 参数。 - Lyapunov: 这是Sargent书中提供的一个程序，用于求解李雅普诺夫方程的结果，在popuACF中使用。 - isStationary: 根据给定的ARMA过程参数判断该过程是否平稳。