EntropyHub：用于熵时间序列分析的开源工具包。 欢迎来到EntropyHub。 顾名思义，EntropyHub是一个软件包，提供了一组全面的功能，可以根据时间序列数据计算信息理论上的熵测度。 EntropyHub专为所有用户而设计，可在MatLab，Python和Julia中使用，并在所有三种语言中提供简单一致的语法。 从相对简单（例如样本熵）到更高级的度量（例如复合多尺度校正的交叉条件熵），用户可以通过指定关键字参数来轻松地从命令行扩展每种熵方法。 目前，共有18个基本/核心熵函数，8个交叉熵函数和3个二维熵函数，所有这些函数都可以使用时延嵌入进行状态空间重构。 除了这些，还可以使用每个基本函数和交叉熵函数的多尺度变体，包括复合，精细和分层的多尺度方法。 因此，EntropyHub的目标是使复杂的测量过程变得简单。 随着科学文献中出现更多推导近似熵的方法，EntropyH

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详细介绍了风电功率预测现状，并详尽介绍了风电功率预测的方法，及其原理和建模方法，推荐！

混沌信号发生器-用于产生各种混沌序列，能够实现分岔、周期、混沌等现象的演示

PTS的基本思想是：将输入的OFDM符号X，分割成V个互不重叠的独立的子序列Xv，每个子块向量大小相等且子块中没有继承原符号相应位置的取值为0。经过N点快速傅里叶逆变换后获得时域信号xv，再与相位旋转因子系数bv相乘，最后将每个子块的结果求和。然后将使PAPR最小的旋转因子的最佳组合作为边带信息传送给接收机以恢复信号。 在PTS方法中，可以通过改变子序列的分割方式降低系统计算复杂度和改善系统性能。有三种常用的分割方法：相邻分割、伪随机分割和交织分割。

求序列的k熵，程序是我在别的网站down的

SftpDrive把SSH服务器映射成Windows网络驱动器的工具,用户可以方便地在本地进行删除,编辑等操作,就像在本地硬盘上一样方便. 直接安装,输入序列号即可.

此代码对YUV视频序列的每一帧用OMP算法进行重构后，连续显示重构结果，由于重构时间原因，只做了前8帧。

探讨了Chebyshev、改进型Logistic、Logistic和Tent四种典型混沌映射的映射参数与平衡性之间的关系,得出了混沌序列新的映射参数取值范围,为混沌扩频码的产生提供了依据;并通过四种混沌序列的平衡性曲线图和映射参数对混沌扩频通信系统的误码率影响曲线图,验证了新取值范围的正确性。仿真和分析表明:Chebyshev映射的平衡性最好。