matlab中的MVAR模型代码S-MVAR Matlab 工具箱允许分析计算 VAR 模型的参数,探索稀疏回归和状态空间 (SS) 模型的组合方法。 具体而言,研究的方法是:普通最小二乘分析、LASSO 回归、弹性网络回归、融合 LASSO 回归和稀疏组 LASSO 回归。 然后为多变量随机过程计算条件格兰杰因果关系 (cGC),详细说明 [1]-[2]-[3]-[4]-[5] 中提供的结果。 [1]- Antonacci, Y.; 米纳蒂,L.; Faes L.; 珀尼斯 R.; 诺洛 G,; J.Toppi,A.Pietrabissa; 阿斯托尔菲L.; 通过人工神经网络估计 Granger 因果关系:在生理系统和混沌电子振荡器中的应用,PeerJ 计算机科学 2020,子。 [2]-Faes, L.; 马里纳佐,D.; Stramaglia, S. 多尺度信息分解:多元高斯过程的精确计算。 熵 2017, 19, 408。 [3]-巴内特,L.; Seth,状态空间模型的 AK Granger 因果关系。 物理。 修订版 E 2015, 91, 040101。 [4]-Anto
2022-03-08 21:11:36 1.26MB 系统开源
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该包实现了双扩展卡尔曼滤波器功能,用于时变 MVAR 参数估计的应用。 它还包括一个示例脚本,该脚本显示了该函数在具有时变参数的模拟 MVAR 模型上的使用。 要查看 DEKF 在 EEG 信号处理中的应用,请参阅我们的研究: A. Omidvarnia、M. Mesbah、MS Khlif 等人,“新生儿脑电图的基于卡尔曼滤波器的时变皮质连通性分析”,Int。 会议。 IEEE 医学和生物学工程学会 (EMBC2011),美国波士顿,2011 年,第 1423-1426 页
2021-07-12 10:31:50 5KB matlab
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压缩包里包括实现MVAR各个功能的20子函数,还有一个自己写的调用各个函数用来实现求EEG信号各通道相关性的脚本。另外还可以画出各通道相关性的图。
2021-07-04 10:28:56 98.69MB matlab MVAR 多变量自回归模型 EEG
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