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MVGC工具箱：用于时间序列数据的多元格兰杰因果分析-MATLAB工具箱

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简介：
简介：MVGC工具箱是一款专为MATLAB设计的软件包，旨在进行时间序列数据中的多元格兰杰因果关系检验。它提供了一种有效的方法来评估和量化不同变量间的时间依赖性与因果影响。 这个工具箱由萨克勒意识科学中心开发，并得到了英国萨塞克斯大学的支持。该大学提供了MATLAB例程以实现高效准确的多元格兰杰因果关系估计和统计推断，适用于时间序列数据。具体参考文献如下：Lionel Barnett 和 Anil K. Seth，“MVGC 多元格兰杰因果关系工具箱： 格兰杰因果推理的新方法”，J. Neurosci. 方法 223 (2014)，第50-68页。 对于一般支持问题、评论、错误报告和建议的增强功能，可以通过指定邮箱获取帮助。我们特别希望了解该工具箱是否对您的研究有所帮助。

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  • MVGC工具箱：用于时间序列数据的多元格兰杰因果分析-MATLAB工具箱
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    简介：MVGC工具箱是一款专为MATLAB设计的软件包，旨在进行时间序列数据中的多元格兰杰因果关系检验。它提供了一种有效的方法来评估和量化不同变量间的时间依赖性与因果影响。 这个工具箱由萨克勒意识科学中心开发，并得到了英国萨塞克斯大学的支持。该大学提供了MATLAB例程以实现高效准确的多元格兰杰因果关系估计和统计推断，适用于时间序列数据。具体参考文献如下：Lionel Barnett 和 Anil K. Seth，“MVGC 多元格兰杰因果关系工具箱： 格兰杰因果推理的新方法”，J. Neurosci. 方法 223 (2014)，第50-68页。 对于一般支持问题、评论、错误报告和建议的增强功能，可以通过指定邮箱获取帮助。我们特别希望了解该工具箱是否对您的研究有所帮助。
     
  • MVGC格兰杰因果分析工具箱简介
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    MVGC格兰杰因果分析工具箱是一款用于研究时间序列数据中因果关系的强大软件工具，特别适用于神经科学、经济学等领域的复杂系统分析。 进行格兰杰因果分析的研究者需要仔细阅读相关的toolbox文章。
     
  • 时间序列分析的Matlab工具箱编程
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    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。
     
  • 格兰杰因果分析(Matlab).zip
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    本资源为一个关于如何使用Matlab进行格兰杰因果检验的教程和代码集合，适用于经济学、金融学及统计学领域的研究人员与学生。 1. 版本：MATLAB 2014a至2019a，包含运行结果示例。 2. 领域：涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等领域的MATLAB仿真研究。 3. 内容：博客标题所展示的内容包括相关介绍和更多详情。具体信息可通过主页搜索功能查找相应博客文章获取。 4. 适用人群：适用于本科生、研究生及其他科研教学需求的用户群体。 5. 博客简介：一位热爱科研工作的MATLAB开发者，致力于技术与个人修养并行发展，并欢迎有兴趣合作项目的联系交流。
     
  • Matlab中的混沌时间序列工具箱
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    Matlab中的混沌时间序列工具箱是一款用于分析和建模复杂动态系统的软件包，适用于科学研究与工程应用，提供丰富的算法来探索数据中的非线性模式。 混沌时间序列MATLAB工具箱是专门用于研究混沌理论在时间序列分析中的应用的软件包。作为非线性动力学现象的一部分，混沌具有复杂且看似随机的行为，但实际上遵循确定性的数学规则。由于其强大的数值计算和可视化能力，MATLAB成为了研究这种现象的理想平台。这个工具箱为用户提供了一系列函数和工具，在探索混沌系统、时间序列数据的分析以及预测方面提供了极大的便利。 ChaosToolbox1.0_trial_matlab6.5.rar和ChaosToolbox2p0_trial_matlab7.0.rar是两个试用版版本，分别适用于MATLAB 6.5和MATLAB 7.0（R14及之后的版本）。随着MATLAB软件的发展更新，新版本通常会增加新的功能，并优化现有算法以适应最新的技术需求。 在使用这个工具箱进行混沌时间序列分析时，用户可以利用以下核心功能： 1. **吸引子重构**：通过Poincaré截面或延时坐标重建混沌系统的吸引子。这包括了应用延迟嵌入法（Delay Embedding）和Takens定理等方法。 2. **分岔分析**：计算并绘制Lyapunov指数，以识别系统中的稳定性和分岔点，从而帮助理解系统动态行为的变化。 3. **相空间轨迹可视化**：展示混沌系统的运动模式。 4. **动力学特性评估**：包括特征周期、Kolmogorov-Arnold-Moser（KAM）曲线等的计算，以揭示系统的动态特性。 5. **时间序列预测**：使用短时预测和预测映射方法对未来的值进行估计。 6. **相似性诊断**：利用互信息及最大熵谱分析等技术来检验时间序列中的混沌性质。 7. **参数估计**：为各种混沌模型（如洛伦兹系统、Rössler系统）的参数提供估算工具。 8. **动力学建模和仿真**：构建并模拟经典的混沌模型，例如洛伦兹系统和Hénon映射等。 9. **混沌同步实现**：通过滑动平均同步或投影同步等方式使不同系统的状态趋于一致。 这些功能帮助用户深入研究复杂行为的机制，如金融市场、气象学及生物系统中出现的现象。此外，在处理非混沌时间序列时，工具箱也能提供检测和消除随机性的手段，以区分真正的混沌现象与简单的噪声干扰。 试用版可能存在某些限制性条件或使用期限，请仔细阅读文档了解每个功能的具体用途及其局限性。如果需要更全面的功能支持，则可能需购买正式版本的ChaosToolbox。
     
  • Matlab 时频分析工具箱_时频分析_matlab_时频工具箱
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    MATLAB时频分析工具箱提供了一系列用于信号处理和分析的强大函数，适用于进行时间-频率表示、谱估计等任务，是研究非平稳信号的理想选择。 Matlab时频分析工具箱包含常用的时频分析函数。
     
  • 混沌时间序列分析预测工具箱.7z
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    混沌时间序列分析预测工具箱.7z是一款用于研究和应用混沌理论进行时间序列数据分析与预测的软件包，内含多种算法及实用工具。 陆振波老师的工具箱包括求时间延迟、嵌入维数、关联维、K熵、最大李雅普诺夫指数以及盒子维等功能。
     
  • Matlab中的多元格兰杰因果检验程序包
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    本程序包提供在Matlab环境下进行多元格兰杰因果检验的功能，适用于分析时间序列数据间的因果关系，助力科研与工程应用。 多元格兰杰因果检验（mvgc）的MATLAB程序包是GCCA之后的一个改进版本。
     
  • 时间序列分析预测工具箱V2.9（混沌版）
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    时间序列分析预测工具箱V2.9（混沌版）是一款集成了最新混沌理论研究成果的专业软件包，专为复杂时间序列数据提供深入分析和精准预测。该版本优化了算法效率，并新增多种非线性模型支持，使用户能够更便捷地探索隐藏在数据背后的复杂动态模式，广泛应用于金融、气象及生物医学等领域的高级研究与应用开发中。 陆振波的最新混沌时间序列分析与预测工具箱包含了Logistic、Henon、Lorenz、Duffing、Rossler和Chen等多种混沌系统。
     
  • MATLAB时频分析工具箱
    优质
    MATLAB时频分析工具箱提供了丰富的函数和应用程序，用于计算、绘制与时频分析相关的各种信号表示。它支持短时傅里叶变换、Wigner-Ville分布等多种方法，助力深入研究非平稳信号特性。 1. 下载并解压文件后，请将其放置在MATLAB的toolbox工作路径下。 2. 打开MATLAB软件，依次选择File -> Set Path -> Add with Subfolders，然后找到你刚才下载的工具箱（tftb-0.2），点击进入之后保存设置并关闭窗口。 3. 此时请将work文件夹下的tftb-0.2作为工作路径使用。 4. 最后，在Command Window中输入命令mex -setup，并回车选择C++项。