重新采样 X(n)。 Y(n) = X(alpha*n)，其中 alpha 是重采样间隔。 例如，如果 X 是以每秒 1000 个样本进行采样的数据，并且您希望将其转换为等效于每秒 1100 个样本，请使用 alpha=1000/1100 (.9091)； 对于每秒 800 个样本，使用 alpha = 1000/800 (1.25)。 ResampleX 类似于 MATLAB“resample”函数（在 SignalProcesscing 工具箱中）。 对于大多数应用程序，resampleX 要快得多。

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格兰杰因果关系（Granger causality）是以统计假设检验为基础的，这一观点认为因变量能够帮助目标变量进行预测。更具体地说，如果根据变量x和变量y的过去值的y的自回归模型比仅基于y的过去值的y的自回归模型有更准确的预测结果，那么变量x与变量y满足格兰杰因果关系。该过程中同样采用了BIC方式来迭代获取用于构建最优模型所需要的时间序列过去时刻的长度（lag）

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5.神经网络时间序列工具(ntstool) 时间序列中数据的取值依赖时间的变化，邻近时刻的数值分布存在一定的规律性，从而在整体上呈现某种趋势或周期性变化的规律，因此可以由已知数据预测未知数据。但每个数据点的取值又伴有随机性，无法完全由历史数据推演得到。 时间序列分析可以借助许多数学工具。如滑动平局模型，二次滑动平均模型等 . MATLAB神经网络工具箱为用户提供了时间序列工具ntstool，它可以解决三类时间序列问题： 有外部输入的非线性自回归； 无外部输入的非线性自回归； 时间延迟问题。

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