数据融合matlab代码针对超光谱和多光谱图像融合的超分辨率，可反映季节性光谱变异性 该软件包包含作者对论文的实现[1]。 大多数高光谱（HS）和多光谱（MS）图像融合模型都假设这两个图像是在相同条件下采集的。 因此，当在不同的时刻获取HS和MS图像时，季节或获取（例如，照度，大气）变化的存在通常会对算法的性能产生负面影响。 在这项工作中，我们考虑了一个更灵活的模型，该模型考虑了这种可变性，即使观察到显着变化，也能始终如一地表现良好。 该代码在MATLAB中实现，包括： example1.m-比较算法的演示脚本（合成图像） example2.m-比较算法的演示脚本（巴黎图片） example3.m-比较算法的演示脚本（太浩湖图像） example4.m-比较算法的演示脚本（Ivanpah Playa图像） ./FuVar/-包含与FuVar算法关联的MATLAB文件 ./utils/-有用的功能，指标和其他方法 ./DATA/-示例中使用的数据文件 自述文件-此文件 重要的： 如果您使用此软件，请在任何最终出版物中引用以下内容： [1] Super-Resolution for Hyp

专题报告：第二轮持续收储+养殖产能持续去化+季节性消费旺季有望带动猪价筑底.pdf

通过对石家庄市2013年1~12月PM2.5和PM10实时数据的整理和分析,结果表明,石家庄市区大气中细颗粒物PM2.5和可吸入颗粒物PM10月均浓度变化呈明显的季节性,二者变化趋势基本一致,采暖期12-2月份浓度普遍高于其他月份,PM2.5和PM10浓度最高值均出现在1月份;春夏PM2.5和PM10浓度有所降低,7月份浓度最低。PM2.5和PM10存在显著的正相关关系。

工程季节性冬期、暑期、雨季、台风季节施工要点.docx

工程季节性施工方案特殊时期保证措施.docx

从多年时间序列中删除每日平均值。 时间序列 t 和 y 必须是等长的向量，并且 t 必须是 datenum 格式的每日值。 y_deseasoned = deseason(t,y); 返回淡化的 y 信号。 [y_ds,y_s] = deseason(t,y); 返回淡化的 y 信号和提取的季节性信号，使得 y = y_s + y_ds。 [y_ds,y_s,annualsig] = deseason(t,y); 还返回一个长度为 366 的向量，其中包含年度信号，其中 yearsig 的索引对应于一年中的某一天。 此函数需要在 Mathworks FEX 站点上提供 Anthony Kendall 的 date2doy 函数： http : //www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/18316

MASH（水平移动平均线）是一种平滑技术，将在探索性数据分析中应用，以促进趋势检测。 它允许同时调查数据中的季节性并过滤掉年际变化的影响。 它在处理环境变量（降水、温度、流量等）的时间序列时特别有用，但它可用于任何季节性数据的趋势分析。 更多信息可在：“季节性数据的趋势检测：从水文到水资源”，D. Anghileri、F. Pianosi 和 R. Soncini-Sessa，水文学杂志，2014 年 ( http://dx.doi. org / 10.1016 / j.jhydrol.2014.01.022 ）

初步预测代码matlab 生态工具 ECOTOOL包含用于识别，验证和预测动态模型的几种例程。 该工具箱包括各种具有可视化支持的探索性，描述性和诊断性统计工具，这些工具以易于使用的图形用户界面设计。 它还结合了复杂的自动程序来进行识别，精确的最大似然估计和离群值检测，可用于文献中提供的许多类型的模型（例如，多季节ARIMA模型，传递函数，指数平滑，不可观测的分量，VARX）。 例如，您可以通过自动识别异常值来估计指数平滑或未观察到的组件模型，这是我以前从未见过的。 您也可以运行具有两个季节（例如每日和每周）的ARIMA模型自动识别… 仅需几行代码，您就可以对时间序列进行全面的分析。 该工具箱提供了深入的文档系统和联机帮助，并且其中包含许多演示，这些演示将指导您完成时间序列建模的过程。 Matlab的ECOTOOL工具箱已发布在PLOS ONE中，您可以在其中找到一些示例以及工具箱概述（）。

分解数据： 时间序列稳定化 测试方法： 测试序列稳定性： 看以看到整体的序列并没有到达稳定性要求，要将时间序列转为平稳序列，有如下几种方法：DeflationbyCPI Logarithmic（取对数）

SARIMAX模型 具有外生回归模型的季节性自回归综合移动平均线