蛋白质数据库及蛋白质序列分析

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常用AR模型自相关系数递推公式 AR(1) 模型 AR(2) 模型

张贤达出版的《时间序列分析— 高阶统计量方法》一 书是国内盲信号分离研究的里程碑，书中介绍了盲分离 的理论基础及有关算法，经典。

随机波动率模型（SV模型） 模型的定义为： 其中 ，且 和 独立。 估计SV模型比较困难，需要利用Kalman滤波的伪似然方法或者蒙特卡洛方法。

CNN可以很好地识别数据中的简单模式，然后使用这些模式在更高的层中形成更复杂的模式。当您希望从整体数据集的较短(固定长度)片段中获得有趣的特征，且特征在片段中的位置相关性不高时，1D CNN非常有效。 这适用于传感器数据(如陀螺仪或加速度计数据)的时间序列分析。它还适用于分析固定长度周期内的任何类型的信号数据(如音频信号)。另一个应用程序是NLP(尽管在这里LSTM网络更有前途，因为单词的接近程度可能并不总是一个可训练模式的良好指示器) 博客地址：https://blog.csdn.net/weixin_38346042/article/details/121742025?spm=1001.2014.3001.5501

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