本程序基于MFC开发，是针对序列图像进行全景图像拼接，附带了几张图片进行测试，也可以打开自己的图片序列进行测试，拼接结果显示在程序中，开发语言为vs2010+opencv，可以嵌入到自己的应用程序中

二进制序列发生器及其功率谱和自相关函数的实现

Candock | 英文|| 时间序列信号分析和分类框架。 它包含多个网络，并提供数据预处理，数据扩充，培训，评估，测试和其他功能。 一些输出示例： 特征 数据预处理 规范：5_95 | maxmin | 没有任何 过滤器：fft | 冷杉| ir | 小波| 没有任何 资料扩充 各种数据扩充方法。 基数：比例，经线，app，aaft，iaaft，filp，作物 噪音：尖峰，阶跃，斜率，白色，粉红色，蓝色，棕色，紫色 甘：dcgan 网络 各种评估网络。 1天 lstm，cnn_1d，resnet18_1d，resnet34_1d，multi_scale_resnet_1d，micro_multi_scale_resnet_1d，自动编码器，mlp 2d（频谱图） mobilenet，resnet18，resnet50，resnet101，densenet121，densene

此代码实现了卷积码的维特比算法。 输入是接收到的序列（原始编码序列加上噪声）和编码器状态图。 输出是原始编码序列和解码序列。 编码器状态图必须通过矩阵 3 维矩阵 H 提供。还提供了一个 pdf 文件，指示如何生成矩阵 H 作为考虑 (2,1,2) 卷积编码器的示例。

图灵原版数学统计学系列02 时间序列分析 预测与控制 Time Series Analysis -- Forecasting and Control, 3rd Edition

下面小编就为大家带来一篇通过先序遍历和中序遍历后的序列还原二叉树(实现方法)。小编觉得挺不错的，现在就分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

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利用Python，使用Arima模型对时间序列进行建模预测，结果中包含原始数据、建模全部代码以及预测结果可视化。

1.文件含所有代码以及保存数据，代码含有部分注释。 2.时间序列预测，验证集评价指标为rmse、MAE、MAPE、R2计算值 3.本文的运行效果如下，不同的案例数据，不同优化参数效果是不一样，有问题提供免费咨询和售后服务。 4.使用版本为matlab2020a，低于该版本的打开代码会出现乱码，属于正常现象，私聊会进行解决，高于此版本不会出现问题。 5.不同电脑、不同版本的运算结果会出现不同，因为采取随机算子。 %% LSTM结构参数 options = trainingOptions('adam', ... % adam优化算法 自适应学习率 'MaxEpochs',500,...% 最大迭代次数 'MiniBatchSize',10, ...%最小批处理数量 'GradientThreshold',1, ...%防止梯度爆炸 'InitialLearnRate',0.005, ...% 初始学习率 'LearnRateSchedule','piecewise', ... 'LearnRateDropPeriod',125, ...%125次后学习率下降

通过Long Short-Term Memory长短期记忆网络处理时间序列缺失值问题。