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MATLAB源码集锦-RQA对离散时间序列执行递归图分析。

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简介：
该资源汇集了大量的MATLAB源代码，专注于RQA（递归图分析）算法对离散时间序列数据的深入研究与应用。它提供了一系列经过精心整理的示例，旨在帮助用户更好地理解和掌握RQA在处理此类数据时的强大功能和适用性。

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  • 离散时间序列的RQA递归图分析代码
    优质
    本项目提供了一套用于离散时间序列的Recurrence Plot Analysis（RQA）工具包，通过构建递归图来探究时间序列数据中的复杂模式与结构。 RQA对离散时间序列进行递归图分析的代码。这段文字重复了多次，简化后如下： 用于离散时间序列的RQA（Recurrence Quantification Analysis）递归图分析代码。
     
  • MATLAB源码精选-利用RQA进行离散时间序列的递归图分析
    优质
    本项目提供了基于MATLAB的源代码，用于执行对离散时间序列数据的复杂性分析。通过计算递归量化（RQA）指标来构建和解析递归图，以深入理解非线性动力系统的特性。 MATLAB源码集锦——使用RQA对离散时间序列进行递归图分析。
     
  • 基于RQA的离散时间序列递归图分析MATLAB代码.zip
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    本资源提供了一套用于分析离散时间序列的MATLAB代码，核心方法为Recurrence Quantification Analysis (RQA)，适用于复杂系统动力学研究。 RQA对离散时间序列进行递归图分析的MATLAB代码.zip文件提供了一个工具包，用于研究离散时间序列的数据特性。该资源包含执行递归定量分析所需的所有关键函数，是从事复杂系统、非线性动力学和混沌理论等领域研究者的理想选择。
     
  • 递归量化分析（RQA）与递归图(RP)...
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    递归量化分析（RQA）和递归图（RP）是研究时间序列复杂性的有力工具，通过可视化及量化自相似结构，揭示系统动态特性。 复发图（RP）的复发量化分析（RQA）的相关参考资料包括：G. Ouyang, X. Li, C. Dang 和 DA Richards 的《使用复发图对遗传性失神癫痫大鼠脑电图记录进行确定性分析》，发表于临床神经生理学 119 (8), 页码为 1747-1755。另一份参考资料是欧洋、X Zhu, Z Ju 和 H Liu 的《通过复发图对手部抓握表面肌电信号的动力学特征研究》，该文章刊载在 IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics 第 18 卷第 1 期，页码为257 - 265。
     
  • 离散时间序列的时间变换-MATLAB课件
    优质
    本MATLAB课件深入讲解了离散时间序列分析中的时间变换技术，包括采样、重采样及延迟等概念，并提供丰富的示例代码。 离散时间序列的时域变换与连续信号不同，在MATLAB中不能通过符号运算来实现。相反，必须使用向量表示方法，即将离散序列转换为两个向量之间的变换。
     
  • PyrQA：大规模时间序列的递归量化分析
    优质
    PyrQA采用递归量化方法对大规模时间序列数据进行高效分析，适用于金融、气象等多个领域。该技术通过多层次分解与压缩，实现快速准确的数据处理和模式识别，为复杂时序数据的深度洞察提供有力工具。 PyRQA是一种工具，用于进行循环定量分析（RQA），并利用OpenCL框架以大规模并行方式创建循环图。它设计用来高效处理包含数十万个数据点的长时间序列。PyRQA支持以下几种RQA度量计算： - 回现率 (RR) - 确定性 (DET) - 平均对角线长度 (L) - 最长对角线长度 (L_max) - 分歧程度 (DIV) - 对角线条目的熵值 (L_entr) - 层流度量（层流）(LAM) - 捕获时间 (TT) - 最长垂直线长度 (V_max) - 垂直线的熵值 (V_entr)
     
  • MATLAB时间序列分析代码
    优质
    这段MATLAB时间序列分析代码提供了全面的时间序列建模工具，包括数据预处理、模型拟合及预测功能，适用于科研与工程领域。 该代码用于MATLAB的时间序列分析，可以直接使用。需要输入的数据包括已知数据及预测数据等等。
     
  • TRENTOOL 3.3 - 传递熵与Matlab的时间序列分析
    优质
    TRENTOOL 3.3是一款专为时间序列分析设计的MATLAB工具箱，特别擅长于计算传递熵。它提供了一套全面的功能来研究复杂系统的因果关系和信息流。 传递熵的MATLAB工具包用于计算时间序列的传递熵。
     
  • 基于MATLAB的几种离散时间序列频谱分析方法实现
    优质
    本研究在MATLAB环境下探讨并实现了多种离散时间序列的频谱分析技术，包括但不限于快速傅里叶变换、周期图法及 Welch 方法等，旨在深入理解信号处理中的频率特性。 频谱分析方法包括对离散时间序列使用傅立叶变换和自相关法进行谱分析，以及利用最大熵法（MESE）进行数据谱分析。