离散序列

利用Matlab进行开发，对有限序列进行离散傅立叶变换的计算。将有限项序列作为阵列输入，进行精确的数学处理，以获取其频域表示。

这篇文章讨论了如何使用Matlab开发工具来查找具有相位和幅度图的离散傅立叶变换。

在MATLAB中，离散时间序列的时域变换与连续信号有所不同，需要使用向量表示法而非符号运算。

MATLAB分类与判别模型代码RQA，用于对离散时间序列进行递归图分析。

picard算法matlab代码分块的多方面支持强大的算法：实现该包实现了Daniel E. Acuna、Nicholas F. Wymbs、Chelsea A. Reynolds、Nathalie Picard、Robert S. Turner、Peter L. Strick、Scott Grafton在“分块的多方面支持稳健算法”中描述的方法。和Konrad Kording，被神经生理学杂志接受（）。该算法由Daniel E. Acuna ()实现，如果您有任何问题，请给他发送电子邮件。要运行该算法，您需要首先去除数据趋势，以便删除与分块基本无关的训练方面。在我们的论文中，我们描述了一个简单的模型来消除这种趋势。我们在“demo.m”中提供了一个完整的示例，使用来自一个主题和一个序列的数据。我们的代码需要来自Matlab的Statistics Toolbox来去除趋势。

ALTER SEQUENCE 语句可修改序列的增量值、最大值、最小值、循环选项和缓存选项。如果序列达到 MAXVALUE 限制，修改序列继续使用。

Thang Luong、Eugene Brevdo和赵瑞编写的神经机器翻译（seq2seq）教程，这是谷歌项目的一个分支。本教程帮助使用稳定TensorFlow版本的研究者快速上手。它详细介绍了如何构建竞争力强的seq2seq模型，特别适用于神经机器翻译任务。教程提供了最新的解码器/注意包装器，结合了TensorFlow 1.2数据迭代器和专业的递归模型知识，为构建最佳NMT模型提供了实用的提示和技巧。完整的实验结果和预训练模型在公开可用的数据集上进行验证。

该方法基于相似度阈值和关联度，实现区间数据离散化，提升了算法性能，经多组数据验证，效果显著。

在以往的研究中，我们已经研究了在确定性字符串上的窗口子序列匹配，涉及到知识发现、数据挖掘和分子生物学等领域。然而，在应用中我们观察到，在数据流监测、复杂事件处理以及时间序列数据处理中，字符串往往是嘈杂且具有概率性质。探讨了这一问题的在线设置，其中效率至关重要。我们首先定义了查询语义，并提出了一个精确算法。接着，我们提出了一个随机近似算法，其速度更快，并且在一定程度上保证了准确性。此外，我们设计了一种过滤算法，进一步提升了效率，采用了一种适应序列流内容的优化技术。最后，我们针对带有否定模式的算法进行了提出。为了验证这些算法，我们使用了三个真实数据集和一些合成数据集进行了系统的实证研究。

CREATE SEQUENCE sequence [INCREMENT BY n] [START WITH n] [{MAXVALUE n | NOMAXVALUE}] [{MINVALUE n | NOMINVALUE}] [{CYCLE | NOCYCLE}] [{CACHE n | NOCACHE}];