时序预测 | MATLAB实现BP神经网络时间序列预测（完整源码和数据） 数据为一维时序列数据,运行环境MATLAB2018b及以上。

整套matlab代码，用于直频序列扩频通信的系统仿真，本代码包含测试代码，测试代码内有语句的注释标注，可用于课程设计，毕业论文等

2月22日打卡学习记录 一开始把Aliyun和Docker账号搞混了，出了很多模型奇妙的bug最后还是好不容易在最后关头跑通了。。太难了我的天。 通过pycharm终端构建图像 将图像推送到我的注册表 成功记录得分：-16 2月26日打卡学习记录 因为数据很多，所以我们使用tsfresh来生成功能，只是一个自动的功能工程，然后套入了模型。 后续思路是使用transformer来进行预测。

时序预测 | MATLAB实现SVM(支持向量机)时间序列预测（完整源码和数据） 数据为一维时序列数据,运行环境MATLAB2018b及以上。

1 xshell是连接Linux的不二利器 2 配套xftp提供了直接传输到liunx服务器的界面 3 两者配合是维护linux服务器的好工具 4 两者都是直接安装可用，先安装xshell,再安装xftp 5 无需输入序列号，不会过期。有输入序列号的地方不用理会。

本代码实现全景图像序列的拼接，效果不错，非常简单好用。

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。

之前作为初学者的时候，发现类似资源比较少，所以想发布类似的资源，帮助更多的人，本教程适合有一定基础的人

运行main DSFH即可 main DSFH m为主程序 预先已经设置好了地面参数与飞行轨迹 直接运行即可 文件夹中的al mat文件夹存储的是真实高度 载入后的heigh min中数据即为真实高度 可以与测量高度对比 s 10M RF100M fh 15 type e mat和s DS 8191 4 3GHz type e mat为预存储的发射波形文件 请勿删除 如果需要载入其他地面模型和飞行轨迹 请改变主程序main DSFH m的16行至19行 load land mat load RCS mat load land X Y mat;% X land Y land X RCS Y RCS load plan track mat% X Y Z H P R 其中 land mat 为按网格生成的地面模型 矩阵横坐标代表X轴 纵坐标代表Y轴 数据为地面高度 地形原点在左下角 RCS mat数据结构与land mat相同 数据为地面RCS 请自行设置 land X Y mat包含四个变量 分别是X land Y land X RCS Y RCS X land是X轴方向网格边长 Y land是Y轴方向网格边长 X RCS是RCS mat 中X轴网格边长 一般与X land中X轴网格边长保持一致 Y RCS是RCS mat中Y轴网格边长 一般与Y land中Y轴边长保持一致 plan track mat包含飞行参数的轨迹 第一列为飞行中X轴坐标 第二列为飞行中Y轴坐标 第三列为飞行中Z轴坐标 第四列为俯仰角 第五列为测滚角 第六列为偏航角 飞机垂心坐标与地面坐标关系为 飞机X轴 Y轴坐标为除以地面坐标的网格边长倍后取整即为地面X轴 Y轴坐标 以上为设置地面模型和飞行轨迹的接口 改变这个接口就可以完成不同条件下的测高 ">运行main DSFH即可 main DSFH m为主程序 预先已经设置好了地面参数与飞行轨迹 直接运行即可 文件夹中的al mat文件夹存储的是真实高度 载入后的heigh min中数据即为真实高度 可以与测量高度对比 s 10M RF100M fh 15 type e mat和s D [更多]

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