姚琦伟、范剑青编写的《非线性时间序列——建模、预报及应用》不仅对这些技术在时间序列状态空间、频域和时域等方面的应用给出了详细的介绍，同时，为了体现参数和非参数方法在时间序列分析中的整合性，还系统地阐述了一些主要参数非线性时间序列模型(比如ARCH/GARCH模型和门限模型等)的近期研究成果。
此外，书中还包含了一个对线性ARMA模型的简洁介绍，为了说明如何运用非参数技术来揭示高维数据的局部结构，《非线性时间序列》借助了很多源于实际问题的具体数据，并注重在这些例子的分析中体现部分的分析技巧和工具。
阅读《非线性时间序列——建模、预报及应用》只需要具备基础的概率论和统计学知识。
《非线性时间序列——建模、预报及应用》适用于统汁专业的研究生、面向应用的时间序列分析人员以及该领域的各类研究人员。
此外，《非线性时间序列——建模、预报及应用》也对从事统计学的其他分支以及经济计量学、实证金融学、总体生物和生态学的研究人员有参考价值。
此外，书中还包含了一个对线性ARMA模型的简洁介绍，为了说明如何运用非参数技术来揭示高维数据的局部结构，《非线性时间序列》借助了很多源于实际问题的具体数据，并注重在这些例子的分析中体现部分的分析技巧和工具。
阅读《非线性时间序列——建模、预报及应用》只需要具备基础的概率论和统计学知识。
《非线性时间序列——建模、预报及应用》适用于统汁专业的研究生、面向应用的时间序列分析人员以及该领域的各类研究人员。
此外，《非线性时间序列——建模、预报及应用》也对从事统计学的其他分支以及经济计量学、实证金融学、总体生物和生态学的研究人员有参考价值。
2025/2/2 4:42:36
66.97MB
1
该文件中包含了Adaptiveas-natural-as-possibleimagestitching论文以及As-Projective-As-PossibleImageStitchingwithMovingDLT这两种较为经典的图像拼接方法。
具体包含了ransac算法、multi-GSsampling算法、求取单应性矩阵Homography的奇异矩阵算法、相似矩阵变换的求取、图像翘曲、局部单应性矩阵权重占比、图像融合等算法。
具体过程为：1.利用sift算法提取特征点2.利用ransacmulti-gs算法求取单应性矩阵H3.利用movingDLT求取referenceimage的翘曲4.利用提到的线性单应性矩阵H_linear求取网格化后的局部单应性矩阵5.图像融合及拼接
具体包含了ransac算法、multi-GSsampling算法、求取单应性矩阵Homography的奇异矩阵算法、相似矩阵变换的求取、图像翘曲、局部单应性矩阵权重占比、图像融合等算法。
具体过程为：1.利用sift算法提取特征点2.利用ransacmulti-gs算法求取单应性矩阵H3.利用movingDLT求取referenceimage的翘曲4.利用提到的线性单应性矩阵H_linear求取网格化后的局部单应性矩阵5.图像融合及拼接
2025/1/29 22:13:31
10KB
1
分析了支持向量机（supportvectormachine,SVM）目前主要存在的问题和参数选择对分类性能的影响后,提出了以改进粒子群算法优化SVM关键参数的优化SVM算法。
将加入拥挤度因子的微粒群算法引入到SVM中,在不牺牲泛化性能的前提下,对其参数进行优化,增加了SVM初始化参数的多样性,减慢了局部搜索,促进其在全局范围内的寻优搜索,以有效克服SVM算法过分依赖初始值和容易陷入局部极小值的缺点,并利用由粗到精的策略构造多层SVM人脸表情分类器,在提高准确率的基础上加快分类的速度。
实验证明,新算法具有速度快、准确率高的优点。
将加入拥挤度因子的微粒群算法引入到SVM中,在不牺牲泛化性能的前提下,对其参数进行优化,增加了SVM初始化参数的多样性,减慢了局部搜索,促进其在全局范围内的寻优搜索,以有效克服SVM算法过分依赖初始值和容易陷入局部极小值的缺点,并利用由粗到精的策略构造多层SVM人脸表情分类器,在提高准确率的基础上加快分类的速度。
实验证明,新算法具有速度快、准确率高的优点。
2025/1/27 13:07:22
1.13MB
1
本代码为自适应局部迭代滤波（ALIF）处理振动信号，内有可运行的示例（demo文件），添加了相关注释，matlab2018可以直接运行，其他版本请自行尝试。
ALIF是2016年AntonioCicone提出的一种自适应信号处理方法，原作者论文已附在压缩包中，代码中的示例效果并不代表最佳效果，只作为运行展示使用。
ALIF是2016年AntonioCicone提出的一种自适应信号处理方法，原作者论文已附在压缩包中，代码中的示例效果并不代表最佳效果，只作为运行展示使用。
2025/1/19 22:51:03
4.4MB
1
针对基本粒子群优化(basicparticleswarmoptimization,简称bPSO)算法容易陷入局部极值、进化后期的收敛速度慢和精度低等缺点,采用简化粒子群优化方程和添加极值扰动算子两种策略加以改进,提出了简化粒子群优化(simpleparticleswarmoptimization,简称sPSO)算法、带极值扰动粒子群优化(extremumdisturbedparticleswarmoptimization,简称tPSO)算法和基于二者的带极值扰动的简化粒子群优化(extremumdisturbedandsimpleparticleswarmoptimization,简称tsPSO)算法.sPSO去掉了PSO进化方程的粒子速度项而使原来的二阶微分方程简化为一阶微分方程,仅由粒子位置控制进化过程,避免了由粒子速度项引起的粒子发散而导致后期收敛变慢和精度低问题.tPSO增加极值扰动算子可以加快粒子跳出局部极值点而继续优化.对几个经典测试函数进行实验的结果表明,sPSO能够极大地提高收敛速度和精度;tPSO能够有效摆脱局部极值点;以上两种策略相结合,tsPSO以更小的种群数和进化世代数获得了非常好的优化效果,从而使得PSO算法更加实用化.
2025/1/4 12:07:22
377KB
1
提取有效的特征一直是笔迹鉴别的关键问题，针对传统Gabor滤波器特征提取方法存在的不足，充分利用Gabor滤波系数间的相关关系，提出一种融合全局特征和局部特征的特征提取方法。
该方法先通过字符笔画的方向梯度直方图（HOG）来优化Gabor滤波器的角度参数，再利用高斯马尔科夫随机场（GMRF）模型对Gabor滤波图像中的不同局部结构信息进行描述，最终得到笔迹图像的整体特征。
以楷书四大家的真迹样本和收集的英文手稿作为实验数据，采用最小加权欧式距离分类器对笔迹样本进行分类，通过五重交叉验证法分别得到97.6%和88.3%的正确分类率，表明该方法提取的特征具有较强的笔迹表征能力，是一种有效的笔迹特征提取方法。
该方法先通过字符笔画的方向梯度直方图（HOG）来优化Gabor滤波器的角度参数，再利用高斯马尔科夫随机场（GMRF）模型对Gabor滤波图像中的不同局部结构信息进行描述，最终得到笔迹图像的整体特征。
以楷书四大家的真迹样本和收集的英文手稿作为实验数据，采用最小加权欧式距离分类器对笔迹样本进行分类，通过五重交叉验证法分别得到97.6%和88.3%的正确分类率，表明该方法提取的特征具有较强的笔迹表征能力，是一种有效的笔迹特征提取方法。
2025/1/3 11:20:23
932KB
1
外国人写的一个虚拟示波器，具有多通道，实时动态显示波形功能。
能选择性为曲线添加节点修饰，还能用鼠标对曲线拉框局部放大，更关键的是，代码效率相当高，4通道同时动态跟踪显示曲线，完全无视觉停顿感。
工程是MFC+ATL编写的，ATL跟MFC相似度达到90%以上，只要你对MFC不是很菜，读懂代码完全没问题。
里面有很多C++编程上的技巧，仔细研究，相信你会大有收获。
压缩包附带WTL头文件，解压后包含就行。
能选择性为曲线添加节点修饰，还能用鼠标对曲线拉框局部放大，更关键的是，代码效率相当高，4通道同时动态跟踪显示曲线，完全无视觉停顿感。
工程是MFC+ATL编写的，ATL跟MFC相似度达到90%以上，只要你对MFC不是很菜，读懂代码完全没问题。
里面有很多C++编程上的技巧，仔细研究，相信你会大有收获。
压缩包附带WTL头文件，解压后包含就行。
2025/1/1 12:56:30
931KB
1
本书将着重介绍高层次综合（HLS）算法的使用并以此完成一些比较具体、细分的FPGA应用。
我们的目的是让读者认识到用HLS创造并优化硬件设计的好处。
当然，FPGA的并行编程肯定是有别于在多核处理器、GPU上实行的并行编程，但是一些最关键的概念是相似的，例如，设计者必须充分理解内存层级和带宽、空间局部性与时间局部性、并行结构和计算与存储之间的取舍与平衡。
我们的目的是让读者认识到用HLS创造并优化硬件设计的好处。
当然，FPGA的并行编程肯定是有别于在多核处理器、GPU上实行的并行编程，但是一些最关键的概念是相似的，例如，设计者必须充分理解内存层级和带宽、空间局部性与时间局部性、并行结构和计算与存储之间的取舍与平衡。
2024/12/31 2:28:42
20.52MB
1
现在有很多粒子群算法不规范，国外有些工具包过于复杂，功能太大而无从下手，国内的一些文档上的方法多数都是一个粒子式地简单循环，不能够全面地发挥Matlab基于矩阵计算的能力，本程序中的主程序及目标函数均基于向量形式，另外，很多具体程序中缺乏对约束问题进行考虑，本程序可以针对约束问题给出结果以查看约束处理情况，另外还可以选择是否显示离线和在线性能等，再者，本工具包里包含有全局算法及局部算法，试验后发现，局部算法的性能要好得多（可能针对不同问题吧），最后，本算法模块化层次条理清晰，说明具体，可以简单改造成各种改进型算法。
2024/12/30 9:48:20
147KB
1
在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB