赫斯特分解算法(Hurst Factorization)是一种用于时间序列分析的重要工具。该算法利用数学方法分解时间序列数据,揭示其中的长期记忆性质。MATLAB开发环境为其提供了强大的实现平台,使其在金融和工程领域得到广泛应用。
赫斯特分解算法(Hurst Factorization)MATLAB开发详解
相关推荐
PARAFAC 分解算法 MATLAB 实现
在稀疏张量中,parafac_als 用于实现 PARAFAC 分解。该子函数是张量分解的核心算法,搭配主函数使用。
数据挖掘
12
2024-05-13
使用Matlab开发的随机奇异值分解算法
奇异值分解(SVD)是线性代数中一种非常实用的工具,被广泛应用于多个领域。随机奇异值分解则是一种能够快速计算SVD的算法。
Matlab
7
2024-07-17
基于EMD分解和希尔伯特变换的MATLAB代码
Hilbert-Huang变换是一种适用于分析非线性、非平稳信号的数据处理方法,由Huang及其同事于1998年提出。这种方法通过EMD分解对信号进行平稳化处理,得到时间-频率-能量特征。HHT在信号处理领域中是一项重要的突破,通过EMD分解和Hilbert变换实现。EMD分解逐级提取原始信号不同尺度的波动或变化趋势,生成本征模态函数(IMF),而后对每个IMF分量进行Hilbert变换。Hilbert变换能够得到具有物理意义的瞬时属性参数,如Hilbert谱和Hilbert边际谱,分别描述信号在时间-频率和频率上的变化规律。
算法与数据结构
5
2024-10-12
matlab开发-频率域分解
该matlab程序实现了专注于模态分析的频率域分解技术。
Matlab
11
2024-08-08
lumy.mPLU分解-matlab开发
这个函数实现了方阵“A”的PA=LU分解,这是它唯一的输入参数。它利用了“部分枢轴”方法来计算分解。
Matlab
6
2024-08-01
MF_Kacmarz.zip 使用Kacmarz算法进行矩阵分解 - Matlab开发
这个文件展示了使用Kacmarz算法的两种变体(随机Kacmarz和块Kacmarz)来从矩阵的部分观测值恢复完整矩阵的过程。我们通过最小化问题 ||Y - UV||_F 来解决矩阵分解的挑战,其中 UV 表示矩阵分解的结果。Kacmarz算法的应用显著减少了计算复杂性,提高了准确性,因为它在每次迭代时使用简单的正交投影。
Matlab
6
2024-07-22
Matlab开发 - 奈奎斯特图绘制
Matlab开发中的奈奎斯特图函数已经优化,提供更有效和互动性更强的功能。
Matlab
10
2024-08-09
EMD分解算法合集
本资源包提供EMD、EEMD、CEEMDAN等分解算法的MATLAB函数,可用于去噪和降噪处理。
算法与数据结构
11
2024-05-01
数据库课程中的分解算法详解
在数据库课件中,我们详细解析了分解算法。包括了t算法5.2,用于判断一个分解的无损连接性;t算法5.3(合成法),用于转换为3NF并保持函数依赖的分解;t算法5.4,实现既有无损连接性又保持函数依赖的3NF分解;t算法5.5,转换为BCNF的无损连接分解(分解法);以及t算法5.6,实现具有无损连接性的4NF分解。详细内容见P196图5.11。
SQLServer
5
2024-09-20