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Series2GAF:简洁的时间序列编码工具包

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简介:
Series2GAF是一款专为时间序列数据设计的高效编码工具包,它以简洁的方式处理和转换时间序列信息,便于分析与应用开发。 关于Series2GAF工具可以用于将时间序列转换为Gramian角场图。在本节中会介绍一些适用于金融研究的实用功能。系列2GAF是一个专注于财务任务的时间序列编码包,下面提供一个简单的示例: ```python import numpy as np from series2gaf import GenerateGAF # 创建包含200个随机数的列表,所有数字在50.0到150.0范围内。 random_series = np.random.uniform(low=50.0, high=150.0, size=(200,)) ``` 设置参数之后: ```python timeSeries = list(random_series) ```

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  • Series2GAF
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    Series2GAF是一款专为时间序列数据设计的高效编码工具包,它以简洁的方式处理和转换时间序列信息,便于分析与应用开发。 关于Series2GAF工具可以用于将时间序列转换为Gramian角场图。在本节中会介绍一些适用于金融研究的实用功能。系列2GAF是一个专注于财务任务的时间序列编码包,下面提供一个简单的示例: ```python import numpy as np from series2gaf import GenerateGAF # 创建包含200个随机数的列表,所有数字在50.0到150.0范围内。 random_series = np.random.uniform(low=50.0, high=150.0, size=(200,)) ``` 设置参数之后: ```python timeSeries = list(random_series) ```
  • MATLAB
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    MATLAB时间序列工具包提供了一系列强大的函数和应用程序,用于处理、分析和建模时间序列数据。 Matlab时间序列工具箱提供了一系列用于分析和建模时间序列数据的功能。这些功能可以帮助用户进行数据预处理、模型拟合、预测以及频域分析等操作。通过使用该工具箱,研究人员和工程师可以更有效地探索时间序列中的模式,并基于此做出准确的决策或预测。
  • 优质
    时间序列图工具是一种数据分析软件,用于展示和分析数据随时间变化的趋势与模式。通过直观的时间轴图表,用户可以轻松识别周期性趋势、季节效应及异常值等关键信息。 一个很好的画时序图的工具,特别适合绘制时钟、上升沿和下降沿。
  • 分析Matlab
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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。
  • PyTS:适用于分类Python
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    PyTS是一个专为时间序列分类设计的Python工具包,提供了一系列算法和数据集,旨在简化时间序列分析任务,助力研究人员与开发者高效处理时间序列数据。 Pyts是一个用于时间序列分类的Python软件包。它的目标是通过提供预处理工具、实用程序以及最新算法实现来简化时间序列分类的过程。这些算法通常涉及将原始的时间序列转换为另一种形式,因此pyts提供了多种方法来进行这种转换。 安装依赖关系: - Python(>=3.6) - NumPy(>=1.17.5) - SciPy(>=1.3.0) - Scikit-Learn(>=0.22.1) - Joblib(> = 0.12) - Numba(>=0.48.0) 为了运行示例,还需要安装Matplotlib (>=2.0.0)。 用户可以通过以下方式轻松安装pyts: 使用pip命令:`pip install pyts` 或者通过conda从conda-forge通道进行安装:`conda install -c conda-forge pyts` 此外,您还可以通过克隆存储库来获取最新版本的Pyts。
  • SRWE:运行窗口
    优质
    SRWE是一款专注于提供简洁高效的运行时窗口编辑体验的工具。它为用户界面定制和动态内容调整提供了便捷的功能,适用于各种开发需求。 斯威简单运行时窗口编辑器(SRWE)是一个程序,它允许用户选择正在运行的应用程序并调整其主/子窗口的大小、位置及样式。SRWE主要用于维护以窗口模式运行的游戏体验。例如,在使用该工具的情况下,玩家可以在游戏保持全屏效果的同时隐藏任务栏。 由于SRWE支持手动设置任意窗口尺寸或定位信息,因此它对于在兼容窗口模式下的游戏中拍摄高分辨率屏幕截图非常有用。为了获取高质量的截图,通常需要将游戏以高于默认的分辨率运行。这可能会降低一些游戏的画面帧率,但对于截屏而言是可以接受的调整。 要实现这一目的,可以使用SRWE来更改游戏界面(即视口及其周围的边框)大小。然而,并非所有应用程序都支持这种操作:当改变窗口尺寸时,程序需要能够相应地调节其内部显示区域(也就是“视口”)。一些软件只会简单地拉伸画面或添加黑条以匹配新的边界条件;而另一些则能灵活调整内容的展示范围,这对于那些希望获得最佳截图效果的人来说是个好消息。
  • MATLAB程代
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    本资源提供一系列针对时间序列分析的MATLAB编程代码,涵盖数据预处理、模型建立与预测等多个方面,适用于科研及工程实践。 文件内包含数据、代码以及相关解释。
  • 预测代.rar_完整预测程_分析与预测
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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。
  • EntropyHub:用于熵分析开源
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    EntropyHub是一款专门针对熵时间序列进行高效分析与处理的开源软件工具包。它为科研人员提供了一系列强大的功能来研究复杂系统的动态特性。 EntropyHub是一个用于进行熵时间序列分析的开源工具包。它提供了一系列功能齐全的方法来计算基于时间序列数据的信息理论上的熵测量值,并且可以兼容MatLab、Python及Julia三种编程语言,同时在这些语言中保持一致简单的语法结构。 用户可以根据自己的需求通过命令行指定关键字参数来自定义各种熵方法的应用范围,从基础的样本熵到复杂的复合多尺度校正交叉条件熵都可轻松实现。目前EntropyHub包括了18个基本/核心熵函数、8种交叉熵函数以及3种二维熵功能,并且所有这些都可以利用时延嵌入进行状态空间重构。 此外,用户还可以使用每个基础和交叉熵方法的多种多尺度变体版本,如复合、精细及分层等不同类型的多尺度策略。EntropyHub的主要目标是简化复杂的测量过程并提高其可操作性。随着更多关于近似熵计算的方法被科学文献引入,这一工具包也在不断更新和完善中。
  • 关于MATLAB说明
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    本文档旨在为用户详细介绍如何使用MATLAB中的时间序列工具进行数据分析和建模。通过实例讲解,帮助读者掌握时序数据处理技能。 完整的时间序列MATLAB工具箱说明可用于指导在MATLAB中的时间序列分析工作。