植被物候处理软件，包含三种主流提取方法，AG SG和DL。如果有操作方面的使用需求可以直接去B站搜索植被物候就能找到我给大家录得操作流程。评论下面可以看到有群信息，欢迎大家一起交流物候研究心得，共同进步。

时间序列，适合做时间序列的数据资源。

这些示例展示了使用深度学习对时间序列数据（即 ECG 数据）进行分类的两种方法。 第一种方法是使用连续小波变换和迁移学习，而第二种方法是使用小波散射和 LSTM。 该代码的解释是中文的。 使用的数据集可以在： https : //github.com/mathworks/physionet_ECG_data/下载 有关该主题的视频系列（中文）如下： https://www.mathworks.com/videos/series/deep-learning-for-time-series-data.html

本书分为上、下两册，共四部分：第一部分是时序分析工程应用的基础理论，包括时序分析与系统辨识、系统分析间的关系，ARMA模型的工程意义，ARMA模型的时域和频域特性，离散模型与连续模型的转移；第二部分是时序分析工程应用的基本技术，主要包括AR模型、ARMA模型的建模方法；第三部分是时序分析工程应用的各个专题，包括最佳预测与控制，模态参数估计，模式识别与故障诊断，表面形貌分析；第四部分是时序分析工程应用的进一步扩展内容，包括多元时序的ARMAV模型，非平稳时序的各种模型，非线性时序模型中的门限自回归模型和双线性模型，非高斯时序的各种模型，时间序列的状态模型以及这些模型的工程应用。 本书与工程应用紧密联系，取材主要来自作者与国内其他学者们的研究工作。本书可作为工程学科硕士生教材，还可作为其他有关专业本科生、研究生、教师及工程技术人员与科学研究人员的参考书。

功率谱密度函数 MATLAB代码psdr 概述 作者：Yong-Han Hank Cheng 该软件包允许您生成和比较给定时间序列数据的功率谱密度 (PSD) 图。 快速傅立叶变换 (FFT) 用于获取时间序列数据，分析振荡，然后以 PSD 图的形式输出时间序列中这些振荡的频率。 因此，给定时间序列，可以识别时间序列中的主要频率。 此包中的附加功能允许将多组时间序列的主要频率相互比较。 要查看此包主要功能的示例用法，请访问此站点： 此处描述了用于生成 PSD 的数学运算： “噗。” 快速傅立叶变换 - MATLAB。 2021 年 5 月 25 日访问。 “信号分析仪。” MATLAB 和 Simulink。 2021 年 5 月 25 日访问。 安装 # Install the package from GitHub devtools :: install_github( " yhhc2/psdr " ) # Load package library( " psdr " ) 用法 源代码： 访问包的网站： 访问此小插图以获取示例用法： 访问此小插图以获取每个函数用法的示例输出： 执照

金融时间序列技术分析Python库

精心编写的R语言时间序列模型（主要为Arima模型），程序里我给出了很详细的备注，相信即使是编程小白或者统计小白也可以看懂。内容包含数据集

基于非线性时间序列分析的电力系统负荷预测模型.pdf

时间序列以及卡尔曼滤波在电力系统短期负荷预测中的应用.pdf

基于时间序列线性大数据分析的电力系统潮流计算方法.pdf