Lyapunov李雅普诺夫指数的MATLAB仿真+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

2005-2021泰尔指数.xlsx

遥感生态指数（Remote Sensing Ecological Index）是一种基于遥感技术对生态系统进行监测和评估的指数，它通过对地表反射光谱数据的分析，反映出生态系统的植被覆盖程度、植被生长状况、土地利用类型、土地覆盖变化等生态环境信息。 遥感生态指数通常采用遥感影像数据来计算，包括多光谱影像、高光谱影像、雷达影像等。常用的遥感生态指数包括植被指数（Vegetation Index）、归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）、土地覆盖指数（Land Cover Index）等。 其中，植被指数可以用来反映植被的生长状况，归一化植被指数则是常用的植被指数，可以通过计算近红外波段和红光波段反射率之间的比值来计算；土地覆盖指数则可以用来反映不同土地利用类型的空间分布情况，如城市、耕地、林地、草地等。

1. 金融量化-上证指数某股票的模型分析收益率 2. R语言版本

通过语音分析和人声指数变化检测压力 技术资料 使用的语言 Python 集成开发环境 皮查姆 硬件 Raspberry Pi-4B型-4 GiB USB麦克风-最大采样频率能力为48 kHz 代码库的目录结构 主干-包含代表从数据分析到模型训练的所有内容的研究代码 bone_independent-基于Windows的实时语音压力预测和上载文件语音压力预测，独立于“骨干”中的培训包。 speech_analysis_raspi-树莓派优化的语音压力分析组件这是一个完整的工作代码，只需复制此文件夹并在安装了所需python软件包的虚拟环境中运行其中一个预测脚本，就足以使此广告开始运行。 在此文件夹中找到“ requirements.txt”文件，用于树莓派的生产python环境，该环境与语音压力预测相关。 精确的无创应力检测组合方法 这只是为实时和连续可靠的动态无创人类压力检测而联合开发

这里采用沪深300指数数据，时间跨度是2010年10月10号至今，选择每天的最高价格。假设当天最高价依赖当天的前n（如30）天的沪深300的最高价格。用LSTM模型来捕捉最高价的时序信息，通过模型训练，使之学会用前n天的最高价，来判断当天的最高价。

GETNPVI 计算归一化成对变异指数 (NPVI) 和变异系数 (CV)，如 Grabe & Low (2002) 所述。 [NPVI CV] = GETNPVI(IN) 返回归一化成对变异输入语句 IN 的索引 NPVI（M*N 或 M*N*P）和变异系数 CV（M*N 或 M*N*P）。 IN是大小的音节持续时间矩阵M*N 或 M*N*P。 示例：如果 IN = [1 2 3; 3 3 6; 4 6 8; 4 7 7]； 那么 [npvi cv] = getNPVI(IN) 是 npvi = [53.3333; 33.3333； 34.2857； 27.2727]。 cv 是 [0.5000; 0.4330； 0.3333； 0.2887] 示例：如果 IN(:,:,1) = [1 2 3; 3 3 6] 和 IN(:,:,2) = [4 6 8; 4 7 7] 然后 [np

该代码使用 R/S 分析来导出用于 VaR 调整的 Hurst 指数。

因果关系审查 代码（python），图形和数据，用于评估双变量时间序列数据的因果关系指标的性能。 这篇评论是在Lungarella等人以前的工作之后进行的。 （2007）。 该评价中包括的方法是： 扩大的格兰杰因果关系（Chen et al。2004） 非线性格兰杰因果关系（Ancona et al。2004） 可预测性的提高（Feldmann和Bhattacharya 2004） 转移熵（直方图划分和Kraskov-Stögbauer-Grassberger估计）（Schreiber 2000，Kraskov et al。2004） 有效传递熵（直方图划分）（Marschinski和Kantz，2002年） 粗粒度的信息传递率（Palus等，2001） 相似指数（Arnhold等1999，Bhattacharya等2003） 收敛交叉映射（Sugihara et al.

2012-2021年泰尔指数数据集资料