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在图论分析中从fMRI中提取复杂网络的主要步骤。 步骤一： 对采集的功能磁共振成像数据进行许多预处理步骤，包括切片之间的时间校正、重新对准、图像配准、基于分割的归一化和空间平滑。需要注意的是预处理步骤的选择和顺序可能会影响最终图指标测量的范围。 预处理步骤可以参考：DPABI详细使用教材——数据准备、预处理流程、数据分析流程 步骤二： 为了探索大规模的大脑网络，应用了适当的分割方案，例如解剖学自动标记图谱，将整个大脑划分为几个皮质和皮质下的解剖单元。 步骤三： 通过平均该特定区域内的所有体素的时间进程平均作为该脑区的时间序列。 步骤四 ： 执行在前面部分中回顾的连通性方法之一，诸如相关分析，以确定大脑不同脑区间的时间序列的成对关联。 步骤五 ： 通过对相关矩阵的值进行阈值处理来获得二进制连通性矩阵(即邻接矩阵)。 步骤六 ： 可以使用大脑连接工具箱获得表征大脑网络连接的局部和整体架构的关键拓扑属性。

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% 用于绘制多通道时间序列数据的简单 MATLAB 函数％ ％ 用法： % plot_multichan( y ) % <- y: 信号% plot_multichan( x, y ) % <- x: 时间％ ％ 例子： ％y = randn（[20，2000]）; % plot_multichan(y); ％ % 作者：Hio-Been han, hiobeen.han@kaist.ac.kr, 2020-03-07 ％

四维超混沌系统二维，三维相图和时间序列图matlab代码

时间序列预测建模，ARIMA模型的MATLAB程序实现代码

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本文着重于通过考虑腺体的相互作用来改善神经内分泌模型的性能。与传统的神经内分泌模型相比，一个腺体的激素浓度受到其他腺体的调节，而细胞的重量则由改良的内分泌系统调节。设计了所有腺体之间的相互作用方程，并通过理论分析选择了它们的参数。由于当系统达到平衡状态时模型的所有参数都是常数，因此采用粒子群优化算法搜索模型的最优参数。理论分析表明，神经内分泌模型的性能优于或至少等于相应的人工神经网络。为了说明所提模型的有效性，对所提模型进行了测试，对一些文献中使用的不同研究领域的时间序列进行了测试，结果表明所提模型具有良好的性能。

阐述了支持向量机应用于大气污染物时间序列预测的具体方法，建立了大气污染物时间序列的支持向量机预测模型。该方法将支持向量机应用于大气污染物浓度预测：首先通过选择合适的信息量准则来确定模型阶数；而后通过实验的方法选择参数从而形成支持向量机的训练样本集，在此基础上建立了基于支持向量机的时间序列大气污染预测模型。实例表明，无论是在仿真过程还是在预测过程， 支持向量机都具有很高的预测精度。因此，采用支持向量机方法对大气污染物时间序列进行预测分析是可行的。

以非线性时间序列关联维数的计算为主线,分别使用相空间重构技术、C-C方法的延迟时间和嵌入维数估计、G-P算法直接从时间序列中计算关联维数,并对几种典型心音信号的关联维数进行计算,计算结果分析表明:心音信号中具有明显的混沌特性。