AR-MA

此文档是关于创建EBS的AR的贷项通知单，包括核销、过账、付款等流程。 核销：将贷项通知单中的金额与相关账单进行对账，确认可冲销的金额。 过账：将贷项通知单的金额过账至应收账款，确保财务记录正确。 付款：根据核销和过账后的数据，进行付款操作。

本代码采用Burg算法求解AR(p)模型参数，实现数据预测功能。

HZ_LOCATIONS表存储地址信息。HZ_PARTY_SITES表关联方（参见HZ_PARTIES）和位置（参见HZ_LOCATIONS），HZ_ORG_CONTACTS存储有关方或方站点联系人职位的信息。HZ_CUST_ACCOUNTS表存储与方建立的客户关系的信息。由于一个方可以有多个客户账户，此表可能为单个方包含多条记录。HZ_CUST_SITE_USES_ALL存储分配给客户账户站点的业务用途信息。HZ_CUST_ACCOUNT_ROLES存储与客户账户相关的方执行的角色或职能信息。例如，Jane Doe可能是ABC公司的法律联系人。HZ_PERSON_PROFILES表存储有关人员类型方的个人和家庭信息。HZ_ORGANIZATION_PROFILES表存储有关方的各种信息。

介绍了如何使用Python实现时间序列AR模型，并分析其ACF和PACF。这些代码对于期末课程设计特别有用。

利用MATLAB完整实现的AR模型功率谱估计，直接可运行。

Jorge F. Mejias，John D. Murray，Henry Kennedy和Wang Xiao-Jing在Matlab，Python和NeuroML2 / LEMS中实现了2016年的AR模型，描述了灵长类皮质大型层流网络中前馈和反馈频率相关的相互作用。他们的模型跨越多个尺度，模拟了皮层内部、层间、区域间和整个皮质的动力学特性。作者指出，尽管前馈通路与伽马振荡（30-70 Hz）相关，但反馈通路却受alpha /低β振荡（8-15 Hz）的调制。他们正在开源大脑上的整个皮质模型视图，目前已实现了层内和层间级别的动力学模型。该存储库包含Jorge Mejias开发的原始模型实现。

使用Matlab编写的仿真程序，用于数字信号处理中的AR参数模型功率谱估计。

此文档包含两种FEHD实现方式：一种是用于大型系统的FORTRAN版本，另一种是MATLAB版本，主要用于数据分析，特别是对多成分数据进行主要成分分析。建议优先选择FORTRAN版本以获得更好的性能。我们使用GNU编译器集合中的gfortran进行免费编译。

基于像素强度统计的PIV图像分析自动生成掩模

视频图matlab代码AR-DIC是一种新兴的技术，能够在移动的生物组织样本中进行无偏且准确的力学测量。这种技术不仅包括了对组织功能性心肌组织发育的整体测量，还能进行心肌细胞搏动的时空分析。我们开发的自适应参考数字图像关联（AR-DIC）方法扩展了DIC的功能，使其能够对缺少清晰参考系的生物样品进行健壮、无偏和准确的运动学和应变测量。此外，创新的组织机械特性和数据可视化工具，如光声成像、超声斑点跟踪和磁共振弹性成像（MRE），为实验室生长的组织和临床诊断提供了标准化的机械功能测量。我们将这些概念应用于难以表征的自发搏动的心肌（CM）组织模型，以评估CM搏动的定位、同步和发展。AR-DIC Matlab工具箱演示了时空时态图的累积可视化，以及合成地形的示例文件。我们的工作通过GitHub平台，遵循GNU通用公共许可证V 3.0进行代码共享。