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crpmatlab代码-AmygdalaParcellationRQA：用于对基于递归量化分析(RQA)量化的信号进行杏仁核动态分析...

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简介：
The crpmatlab code, specifically designed for macadamia nut separation utilizing Recursive Quantile Analysis (RQA), provides a method for dynamically segmenting macadamia nuts based on quantized signal dynamics. The initial portion of this code resides within the “RQAmatlab” directory and necessitates the use of the CRP toolbox. Marwan et al. (2007) introduced MARWAN, N.: CrossRecurrencePlotToolbox for MATLAB: registered:, Ver. 5.22(R32.4), while Richardson and colleagues’ rqatoolbox (published in 2013) also contributes to its functionality. This software primarily executes the performRQA code, and its subsequent part is compatible with Python 3.6 or later versions, leveraging Anaconda and Jupyter Notebooks. Furthermore, Marwan, N., Romano, MC, Thiel, M., & Kurths, J. (2007) presented “Recursive Graphs for Complex Systems Analysis” in Physical Reports, 438(5-6), 237-329. Richardson, MJ, Dale, R., & Marsh, KL (2013) explored complex dynamical systems within social and personality psychology in *Social and Personality Psychology Research Methods Handbook* (2nd ed., pp. 25).

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  • CRPMATLAB代码-AmygdalaParcellationRQA：利用递归量化分析(RQA)量化信号动态的杏仁核分区...
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    本项目提供MATLAB代码，用于对杏仁核进行分区，并通过递归量化分析（RQA）量化其信号动态。适用于研究大脑活动模式。 crpmatlab代码用于杏仁核分离RQA（递归量化分析）。该方法通过量化信号动态来进行杏仁核分割。整个过程分为两部分：第一部分位于“RQAmatlab”文件夹中，需要CRP工具箱支持；第二部分则需在Python3.6或更高版本的Anaconda Jupyter Notebook环境中运行。 所需主要资源包括Marwan等人（2007）编写的CrossRecurrencePlotToolbox for MATLAB注册版5.22(R32.4)以及Richardson等人的rqatoolbox。此外，参考文献还包括MARWAN, N., Romano, MC, Thiel,M., & Kurths,J.(2007). 复杂系统分析的递归图，《物理报告》，438(5-6), 237–329；以及Richardson, MJ,Dale,R.,& Marsh,KL(2013)的社会和人格心理学中的复杂动力系统。
     
  • 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。
     
  • 量化回归分析
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    量化回归分析是一种统计方法，用于探索和建模变量之间的数量关系。它帮助研究人员预测和理解自变量如何影响因变量的变化。通过这种方法，可以评估不同因素的重要性及其对结果的影响程度，广泛应用于经济学、社会学及医学等领域。 分位数回归是一种统计方法，它允许研究者探索自变量对因变量的影响在不同分布水平上的变化。与传统的最小二乘回归主要关注条件均值不同，分位数回归提供了更全面的视角来分析整个条件分布中的关系。 该技术的核心在于通过考虑不同的分位点（如中位数、四分位等），研究者能够了解自变量对因变量的影响在数据的不同部分。这特别适用于处理不对称或有离群值的数据，因为传统的均值回归可能会受到极端值的干扰，而分位数回归则更加稳健。 例如，在金融领域内，该方法被用于风险评估和管理中。通过分析投资回报率低于特定阈值的概率而非平均收益情况，可以更准确地制定风险管理策略。 在经济学研究尤其是劳动力市场方面，分位数回归帮助识别影响不同工资水平的因素（如教育背景、性别等），从而为政策决策提供依据。这种方法有助于揭示工资差距的根源，并支持针对性措施的设计与实施。 实现分位数回归通常涉及解决优化问题：最小化一个特定损失函数以评估预测值和实际值在各个分位点上的差异程度。这类计算任务往往需要借助高级统计软件或编程语言中的库来完成，比如R或者Python等工具包所提供的功能支持。 作为该领域的先驱之一，Roger Koenker与Bassett于1978年发表了关于分位数回归的重要论文，并且Koenker在其同名书籍中进一步详细阐述了这一方法。这本书成为了学习和应用分位数回归技术的经典教材之一。 总之，作为一种强有力的统计工具，分位数回归对于理解数据分布的多样性具有重要意义，在经济、金融等多个领域都有着广泛的应用前景。
     
  • 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。
     
  • 基于递归图的语音信号分析
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    本研究提出了一种新颖的方法——利用递归图技术对语音信号进行深入分析，旨在揭示语音信号中的复杂动力学特性。该方法通过构建递归图来捕捉非线性时间序列数据的本质特征，并应用于语音识别和增强中，有望改善现有技术的性能限制，特别是在噪声环境下的表现。 该程序利用MATLAB对语音信号进行递归图和递归定量分析。
     
  • 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
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    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。
     
  • PyrQA：大规模时间序列的递归量化分析
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    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)
     
  • 基于SGMD辛几何模态分解的Python信号分解及分量可视化（附完整代码解析）
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    本文章介绍了一种利用Python实现SGMD辛几何模态分解方法，并详细解析了如何进行信号分解及各成分可视化，提供完整的代码供读者参考和实践。 本段落档详细介绍了基于SGMD（辛几何模态分解）的信号分解及可视化的Python实现方法。通过高效地对复合信号进行分解，并以图形化方式展示各个模态与残差信号，帮助用户在机械故障诊断、地震信号分析等领域中提取有用信息。文档提供了从数据加载、算法实现到结果可视化的一系列完整代码，并附带了一个便于使用的GUI界面设计。 适合人群：具备一定Python编程基础的技术人员、研究人员以及对信号处理感兴趣的初学者。 使用场景及目标：适用于需要分解非平稳信号并进行特征提取的场合，特别是在机械故障检测、医学信号分析和数据监测等方面的应用。通过本项目的实际操作，用户可以更好地理解和应用SGMD算法。 未来计划将引入更多的信号处理方法以作对比，并实现数据预处理功能，以此提升用户体验。文档还提供了详细的代码注释与示例，帮助读者快速上手。