赫斯特分解

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赫斯特分解算法(Hurst Factorization)MATLAB开发详解
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。
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。
MATLAB中的PCP和RPCA代码 特伦特
PCP和RPCA在MATLAB中的代码最新更新日期为2018年1月28日,当前版本为1.0.10。这个LRSLibrary提供了视频背景建模和减法的低秩和稀疏工具集合。LRSLibrary不仅限于运动分割,在其他计算机视觉问题中也有广泛的应用。该库包含100多种基于矩阵和张量方法的算法。LRSLibrary已在多个MATLAB版本(如R2014、R2015、R2016、R2017的x86和x64版本)上通过测试,最低要求为R2014b。
将希尔伯特-黄HHT中的EMD分解工具整合入Matlab的工具箱中
随着将希尔伯特-黄HHT中的EMD分解工具整合入Matlab的工具箱中,用户即可轻松使用这一工具。
加权广义赫斯特指数计算及其在Matlab中的应用
该代码用于计算加权广义赫斯特指数H(q),通过重归一化q矩的缩放来分析分布特征。这里,_w表示在给定时间窗口内的加权函数f(t),支持多种参数设置如未加权的H(q=1)计算及指定特征时间增量的加权H(q)。技术细节涵盖了Matlab中实现的方法。
Shapley 风险分解
给定协方差矩阵和权重向量,函数将返回每个资产的 Shapley 风险分解值。此外,还会计算 Euler 风险分解值以作对比。
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。
CP分解在计量心理学中的应用—张量分解PPT
CP分解已被广泛应用于计量心理学中,涵盖语音分析、化学计量学、独立成分分析以及神经科学数据挖掘等领域。它特别适用于处理高维算子数据和近似随机偏微分方程。
数据库分解算法
算法 5.2、5.3、5.4、5.5、5.6 介绍了用于将数据库分解为多个子数据库的算法,以满足特定范式(如 3NF、BCNF、4NF)并保持无损连接性和函数依赖关系。
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。