matlab中频谱与功率谱密度代码探索高能天体物理学中的时间序列数据 该存储库托管资源支持特别会议，该会议是由汤姆·洛雷多（Tom Loredo）和杰夫·斯卡格尔（Jeff Scargle）在2019年3月18日在加利福尼亚州蒙特雷举行的AAS高能天体物理学分部第17部门会议上举行的，该会议探讨了高能天体物理学中的时间序列数据。 要将资料复制到您的计算机上，建议您使用“下载ZIP” （在GitHub上），而不要克隆存储库。 这将使您免于下载旧版本的PDF文件，不幸的是，Git确实注意到该版本在回购历史记录中有效地进行了处理。 概述 该会议包括三个演示文稿（幻灯片以PDF文件的形式在此处提供）： 会话介绍/ Python和MATLAB中的时间序列探索（Tom Loredo和Jeff Scargle） 使用Stingray进行时间序列探索：用于X射线数据的光谱定时分析的新工具（Abigail Stevens） 使用CARMA模型对AGN的时间变异性进行建模（Malgorzata Sobolewska） 演示文稿的完整摘要显示在下面。 指向此存储库中未包含的会话内容的链接： R Shiny应

时间序列预测没有任何问题-完整的训练测试输出

由于视频帧数量较大，视频序列拼接时容易造成拼接误差大、耗时较多，为有效解决此问题，提出一种基于自适应关键帧的视频序列拼接方法。将固定间隔采样帧作为关键帧并对其进行特征点提取，利用特征点匹配结合RANSAC鲁棒估计算法得到关键帧间单映矩阵，依此计算关键帧间重叠区域，按照重叠区域比例结合折半排序方法重新定位关键帧，将此关键帧作为基准帧，重复帧采样、重叠区域确定、定位后续所需关键帧过程，直至关键帧提取完毕，最后，利用级联单映矩阵和加权融合实现视频序列无缝拼接。实验验证了该方法的有效性。

使用卷积加循环神经网络加注意力机制进行时间序列预测。 适用于不懂时间序列预测流程的研究小白，使用这个资源能够很好的理解时间序列预测的整个流程。熟悉数据在网络中的形状变换。代码拿来修改一下数据集路径和些许参数即可运行。

Python实现LSTM长短期记忆神经网络时间序列预测（完整源码) Python实现LSTM长短期记忆神经网络时间序列预测（完整源码) Python实现LSTM长短期记忆神经网络时间序列预测（完整源码) Python实现LSTM长短期记忆神经网络时间序列预测（完整源码)

这篇文章给大家带来的是关于SCINet实现时间序列滚动预测功能的讲解，SCINet是样本卷积交换网络的缩写(Sample Convolutional Interchange Network)，SCINet号称是比现有的卷积模型和基于Transformer的模型准确率都有提升(我实验了几次效果确实不错)。本篇文章讲解的代码是我个人根据官方的代码总结出来的模型结构并且进行改进增加了滚动预测的功能。模型我用了两个数据集进行测试，一个是某个公司的话务员接线量一个是油温效果都不错，我下面讲解用油温的数据进行案例的讲解SCINet是一个层次化的降采样-卷积-交互TSF框架，有效地对具有复杂时间动态的时间序列进行建模。通过在多个时间分辨率上迭代提取和交换信息，可以学习到具有增强可预测性的有效表示。此外，SCINet的基础构件，SCI-Block，通过将输入数据/特征降采样为两个子序列，然后使用不同的卷积滤波器提取每个子序列的特征。为了补偿降采样过程中的信息损失，每个SCI-Block内部都加入了两种卷积特征之间的交互学习。个人总结：SCINet就是在不同的维度上面对数据进行处理进行特征提取工作，从而

各大磁共振公司的序列名词对比表MRI Acronyms 包括siemens， GE，philips， Hitachi，Toshiba

时间序列预测调查 该项目的目的是使用新颖的机器学习方法改进对时间序列的预测，并将其向前推进几步，以便更好地预测异常值，例如资产负债表上的异常。 安装 将此存储库克隆或下载到您的计算机。 安装Jupyter Lab（ pip install jupyterlab ）。 cd到存储库的目录。 使用以下命令启动Jupyter Lab： jupyter lab 。 笔记本可以在Jupyter Lab窗口中打开并运行。 所需的数据很轻，因此已经包含在此存储库中。

基于振动信号的滚动轴承故障诊断 1.介绍 毕设研究课题，根据轴承的振动数据信息来诊断轴承故障的位置和故障严重等级。方法思路走的是数据驱动，使用传统机器学习方法以及深度学习方法。这个开源项目做的是整理基于传统机器学习的轴承故障诊断的内容。 主要分为三个部分： 数据集预处理：数据集增强(utils.augment) 特征工程(utils.feature):均值(mean), 均方差(rms), 标准差(std), 偏度(skewness), 峭度(kurtosis), 包络谱最大幅值处频率(maxf), 信号熵(signal_entropy), 信号幅值中位数处概率密度值(am_median_pdf) 分类器训练和保存 2.在0HP上测试集score： KNN score is: 90.295% in test dataset GaussianNB score is: 91.561% in t

BP神经网络时间序列预测MATLAB源代码（BP时序预测MATLAB） 1、直接替换数据即可使用，不需要理解代码 2、代码注释详细，可供学习 3、可设置延时步长 4、自动计算最佳隐含层神经元节点数量 5、作图精细，图像结果齐全 6、各误差结果指标齐全，自动计算误差平方和SSE、平均绝对误差MAE、均方误差MSE、均方根误差RMSE、平均绝对百分比误差MAPE、预测准确率、相关系数R等指标，结果种类丰富齐全 7、Excel数据集导入，直接把数据替换到Excel即可 8、可自动随意设置测试集数量 9、注释了结果在工作区