针对时间序列识别的难点，介绍了一种被称为动态时间规整神经网络（DTW-NN）的新颖的时间序列识别模型，DTW-NN是一种利用动态时间规整（DTW）的弹性匹配能力来将层的输入与权值动态对齐的前馈神经网络。通过这种方式，DTW-NN能够解决时间序列识别的困难，例如在前馈结构中的时间失真和可变模式长度。结合在4个不同的数据集上的实验，证明了DTW-NN的有效性：在线手写字符、基于加速度计的活跃的日常生活活动、阿拉伯数字口语的Mel频率倒谱系数（MFCC）和叶形的一维质心半径序列。通过在这些数据集上获得的结果，证明了该方法是一种有效的时间模式学习的通用方法。

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Andrew Ng， Deep learning课程第五课时间序列（RNN）作业 照搬的别人的，只是为了回本。 里面既有源码（不包含答案）的，方便做作业；也有答案版本（_ans结尾）,方便不会时候对答案

时间序列预测经典书籍 This textbook is intended to provide a comprehensive introduction to forecasting methods and to present enough information about each method for readers to be able to use them sensibly

为了进一步推广R语言，为了方便更多研究人员学习使用R语言，我们收集了R语言时间序列分析实例，以供大家了解和学习使用。当然，这是非常简单的模仿练习，具体操作是，用复制粘贴把本材料中R代码放入R的编程环境；材料中蓝色背景的内容是相关代码和相应输出结果。经过反复模仿，学习者便能熟悉和学会。

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用FPGA产生高斯白噪声序列的一种快速方法

趋势分析 R包，用于时间序列数据的趋势分析。 使用不确定的Sen方法来计算趋势量和显着性值。

题目描述：给一个浮点数序列，取最大乘积连续子串的值，例如 -2.5，4，0，3，0.5，8，-1，则取出的最大乘积连续子串为3，0.5，8。也就是说，上述数组中，3 0.5 8这3个数的乘积3*0.5*8=12是最大的，而且是连续的。 提醒：此最大乘积连续子串与最大乘积子序列不同，请勿混淆，前者子串要求连续，后者子序列不要求连续。也就是说：最长公共子串（Longest CommonSubstring）和最长公共子序列（LongestCommon Subsequence，LCS）的区别：     子串（Substring）是串的一个连续的部分，子序列（Subsequence）则是从不改变序列的