logistic映射matlab实现，内含3个m文件，包含了logistic映射与反logistic映射，可以和理论结合看能懂得更快。

包含15个不同类型的金币旋转帧动画，每一种金币包含五到十几帧的动画图片

基于Matlab仿真生成两个阶数为6的m序列，分析m序列的自相关性和两个m序列之间的互相关性，绘制了其自相关函数及互相关函数图像。并且举反例证明m序列的反馈系数不能随便取。

AI机器学习时序序列特征提取实现分类预测实战，通过心电图分类模型实现分类预测实例介绍了从数据处理、时序特征提取、模型训练和效果评估。验证了对于小数据量，通过tsfresh提取时序特征，往往能够取得很好的效果。资源包括AI机器学习时序序列特征提取实战文档说明、源代码、数据集。

16非平稳时间序列突变检测的启发式分割算法(BG算法)MATLAB源代码[借鉴].pdf

提出了一种改进的基于Zadoff-Chu(ZC)序列的正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)系统时频同步算法。该算法构造了一个具有共轭重复关系结构的训练序列，首先利用时域训练序列前后的共轭特性完成定时同步，同时得到整数倍频偏估计，使定时结果不受频率同步性能影响，然后在获取精确的定时同步之后利用训练序列的重复性完成小数频偏估计。理论分析和仿真结果表明，在高斯信道和多径信道下，改进算法的定时估计和频偏估计均方误差较低，同时扩大了整数和小数频偏估计范围，降低了系统计算复杂度。

【图像加密】基于多种混沌序列Logistic+Tent+Kent+Hent实现图像加密与解密含Matlab源码

美食该如何制作？食品安全以什么为标准？用什么来检测食品成分？这么一份Waters-Empower2 软件数据采集 ...该文档为Waters-Empower2 软件数据采集 样品组序列进样，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看

时间序列分析预测小工具。自回归模型分析，卡尔曼滤波自回归模型，AIC, BIC, FPE, MDL, SBC, CAT, PHI自回归模型检验。The TSA toolbox is useful for analysing Time Series. - Stochastic Signal processing - Autoregressive Model Identification - adaptive autoregressive modelling using Kalman filtering - multivariate autoregressive modelling - maximum entropy spectral estimation - matched (inverse) filter design - Histogram analysis - Calcution of the entropy of a time series - Non-linear analysis (3rd order statistics) - Test for UnitCircle- and Hurwitz- Polynomials - multiple signal processing - Several criteria (AIC, BIC, FPE, MDL, SBC, CAT, PHI) for model order selection an autoregressive model are included. - Fast algorithms are used - missing values (encoded as NaN's) are considered

该函数对金融时间序列的相关矩阵进行特征分解，过滤掉市场模式分量和噪声分量，只留下相关矩阵中与原始时间序列集合中的细观结构相对应的分量。 该函数旨在与社区检测算法（例如 Louvain 方法）结合使用，以允许在基于时间序列的网络上进行社区检测