灰度运行长度矩阵在Matlab中的开发与投资回报率关系分析

本存储库包含了我们实现的ROIwiseHMM的Matlab代码。这个模型的详细信息可以在文档中找到。如果您打算在自己的项目中使用此代码，请引用我们的论文： @article{JUN2018, title = \"Modeling regional dynamics in low-frequency fluctuation and its application to Autism spectrum disorder diagnosis\", journal = \"NeuroImage\", year = \"2018\", author = \"Eunji Jun and Eunsong Kang and Jaehun Choi and Heung-Il Suk\" }。您可以在此下载HMM工具箱，它支持混合高斯输出的HMM的推理和学习。

使用运行长度编码压缩值向量，使用逆运行长度编码重构值向量。

MATLAB开发中的运行长度编码v4版本，用于图像处理。

序列长度编码器（SeqLE），类似于RLE，对指定序列的数据运行长度进行编码。与RLE不同，SeqLE将增量值作为第二个参数，专注于以该值递增的序列编码，并包括解码器功能。此设计基于MatLab #4955和R代码，提高数据处理效率。

图7.3中指出，为了达到更高的精度，必须记录模型在时刻T0+TE的状态，以便重新开始并运行所需的额外时间。否则，对于复杂的模型来说，重新从时刻0开始运行将会非常耗时。在稳态仿真中，批平均值重复运行方法的一个缺点是必须在每次重复运行中删除数据，这在某种程度上会导致数据的浪费或至少是信息的损失。法则（1977年）建议，为了固定总样本量，应该使用少量但尽可能长的运行长度，他推荐使用5批。通过使用少数独立的批次平均值进行统计分析，可以对这些数据进行分析。

灰度共生矩阵：图像纹理分析利器 灰度共生矩阵 (GLCM) 是一种用于分析图像纹理的强大工具，它通过研究图像中像素对的灰度关系来描述纹理特征。 核心原理： GLCM 统计图像中具有一定空间关系的像素对的灰度值组合出现的频率。例如，它可以计算在特定距离和方向上，灰度值为 i 的像素与灰度值为 j 的像素同时出现的次数。 方向与距离： 通常，GLCM 会在 4 个主要方向上计算 (水平、垂直、45 度对角线、135 度对角线)，并且可以根据纹理特征选择不同的步长距离。 纹理特征提取： 通过 GLCM 可以计算多种纹理特征，常见的包括： 能量： 反映图像灰度分布的均匀程度和纹理的粗细度。 熵： 度量图像纹理的复杂程度，熵值越大，纹理越复杂。 相关性： 表示图像纹理的方向性。 对比度： 反映图像的清晰度和纹理沟壑的深浅。 MATLAB 实现： MATLAB 提供了强大的图像处理工具箱，可以方便地计算 GLCM 和提取纹理特征。 应用领域： GLCM 在图像分类、目标识别、医学图像分析等领域有广泛应用。

为教育和研究提供基础的Treynor-Black投资组合管理模型简化版本。此模型应用现代投资组合管理原则，结合被动和主动投资组合组件。它支持多头和空头头寸管理，并允许模块化扩展估计参数。本示例引用自Bodie、Kane和Marcus的《投资》第9版。

时长变异系数：行程时长变异系数反映行程时长差异程度，但对出险率影响不明显。 分时长行程数：- 0-30分钟行程占比升高，出险率降低。- 30分钟以上行程占比升高，出险率上升。根据细分结果，构建“30分钟以上行程数量占比”指标，用于预测模型。

该函数将大小相同的矩阵 A、B、C ... 以交织方式（交替/重叠）连接起来。输出的第一列包含矩阵 A 的第一列，其次是矩阵 B 的第一列，以此类推。然后是矩阵 A、B、C 的第二列... 输出的最后一列是最后一个输入矩阵的最后一列。 示例： A = ones(3);B = ones(3) * 2;C = ones(3) * 3;D = interweave(A, B, C);