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matlab自相关代码评估有针对性的和多元依赖措施的重要性 版权所有（C）2020 Oliver Cliff。 该存储库提供了MATLAB函数，用于计算和评估多个自相关时间序列之间的线性相关性。 这包括各种线性相关性度量以及用于推断其重要性的假设检验，所有这些都在本文中和中进行了讨论。 实施的度量为：互信息，条件互信息， Granger因果关系和条件Granger因果关系（每个均针对单变量和多元线性高斯过程）。 为了完整起见，我们还包括了单变量过程的Pearson相关性和部分相关性（具有潜在的多元条件过程）。 该代码已根据（或更高版本）获得许可。 入门 确保具有MATLAB并已下载并安装（用于自相关和过滤功能）。 克隆（或下载）存储库。 将存储库添加到您的路径（包括utils文件夹）中，例如，使用： addpath(genpath('/path/to/repository')). 帮助中有关每个功能的文档。 使用的主要功能是mvmi.m （相互信息）， mvgc.m （格兰杰因果关系）和pcorr.m （皮尔森/偏相关）。 所有这三个都允许添加条件过程，并且可以选择输出p值。 p值是从

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这些程序是为二进制和十进制整数之间的快速转换而开发的（Matlab的其他用户也有其他程序处理分数）。 当二进制数是向量形式而不是字符串时，它们会很有用。 b2d 采用数组形式的二进制数并计算等效的十进制数。 没什么特别的，但作为需要在计算开销方面高效的程序的一个组件，它非常有效。 d2b 是对称程序，取一个十进制数并以数组的形式提供等效的二进制数。 用法：y = b2d(x), y = d2b(x)