进行时间序列的数据分析时,季节因素调整与hp滤波是进行数据处理与准备工作的常见必要环节.本文简要梳理季节调整与hp滤波的应用场景,以及在Python中的实现方法. 1. 季节调整方法 季节调整的目的是剔除季节因素的影响,使得数据平滑.进行季节调整的目的其一是使得不同季节的数据具有可比性,其二是使得一般的时间序列模型能够适用于数据,例如我们观察到近期燃油价格上涨,想通过ARMA模型验证其趋势性,但燃油上涨的时间窗口在冬季,所以要通过季节调整方法剔除掉季节作用,余下的价格上涨才有验证的意义. 常用的

在MATLAB中,通过函数imadjust()进行图像灰度的调整,该函数调用格式如下: J=imadjust( I )  对图像I进行灰度调整 J=imadjust( I,[low_in;high_in],[low_out;high_out]) [low_in;high_in]为原图像中要变换的灰度范围,[low_out;high_out]为变换后的灰度范围 J=imadjust( I,[low_in;high_in],[low_out;high_out],gamma)  该gamma参数为映射

%单y轴 plot(t*1e+,abs(iGG)/max(abs(iGG)),); axis([-,,,]) xlabel('时间/ns'); ylabel('幅度/a.u.'); ,'FontName','宋体');%设置标题字体大小,字型 ,'FontName','Times New Roman');%设置X坐标标题字体大小,字型 ,'FontName','Times New Roman');%设置Y坐标标题字体大小,字型 )%设置坐标轴字体大小,字型 text(,'FontName','T

打开.fig文件后: 1.首先设置窗口中的文字大小和相关的图例 2.然后将窗口缩小到要在word中或者ppt中展示图片的大小(避免图片缩小减少清晰度) 3.调整横纵坐标说明,使得布局合理 4.点击Eidit——copy figure 之后直接粘贴,比使用png图片更为清晰.

FontWeight {normal} | bold | light | demi

matlab中如何调整legend的位置? legend('sinx',-1); %----位于图形框外面-----------------------legend('sinx',0);--------最佳位置legend('sinx',1);--------右上角legend('sinx',2);--------左上角legend('sinx',3);--------左下角legend('sinx',4);--------右下角

1.深度 所谓深度,就是在openGL坐标系中,像素点Z坐标距离摄像机的距离.摄像机可能放在坐标系的任何位置,那么,就不能简单的说Z数值越大或越小,就是越靠近摄像机. 2.深度缓冲区 深度缓冲区原理就是把一个距离观察平面(近裁剪面)的深度值(或距离)与窗口中的每个像素相关联.      首先,使用glClear(GL_DEPTH_BUFFER_BIT),把所有像素的深度值设置为最大值(一般是远裁剪面).      然后,在场景中以任意次序绘制所有物体.硬件或者软件所执行的图形计算把每一个绘制表面

本文结构: 时间序列分析? 什么是ARIMA? ARIMA数学模型? input,output 是什么? 怎么用?-代码实例 常见问题? 时间序列分析? 时间序列,就是按时间顺序排列的,随时间变化的数据序列.生活中各领域各行业太多时间序列的数据了,销售额,顾客数,访问量,股价,油价,GDP,气温... 随机过程的特征有均值.方差.协方差等.如果随机过程的特征随着时间变化,则此过程是非平稳的:相反,如果随机过程的特征不随时间而变化,就称此过程是平稳的.下图所示,左边非稳定,右边稳定. 非平稳时间序

项目管理协会 PMI PMI是世界领先的非盈利会员协会的项目管理专业机构 ,在全球185个国家有70多万会员和证书持有人.此外,PMI还是多个英文短语的缩写,较为著名的是采购经理指数PMI. 项目管理协会 PMI(Project Management Institute)成立于1969年,是全球领先的项目管理行业的倡导者,它创造性地制定了行业标准,由PMI组织编写的<项目管理知识体系指南>(PMBoK)已经成为项目管理领域最权威教科书,被誉为项目管理"圣经".PMI目前在全

一.时间序列分析 北京每年每个月旅客的人数,上海飞往北京每年的游客人数等类似这种顾客数.访问量.股价等都是时间序列数据.这些数据会随着时间变化而变化.时间序列数据的特点是数据会随时间的变化而变化. 随机过程的特征值有均值.方差.协方差等.如果随机过程的特征随时间变化而变化,那么数据是非平稳的,相反,如果随机过程的特征随时间变化而不变化,则此过程是平稳的. 如图所示: 非平稳时间序列分析时,若导致非平稳的原因是确定的,可以用的方法主要有趋势拟合模型.季节调整模型.移动平均.指数平滑等. 若导致非平

1. 主要观点总结 0x1:什么场景下应用时序算法有效 历史数据可以被用来预测未来数据,对于一些周期性或者趋势性较强的时间序列领域问题,时序分解和时序预测算法可以发挥较好的作用,例如: 四季与天气的关系模式 以交通量计算的交通高峰期的模式 心跳的模式 股票市场和某些产品的销售周期 数据需要有较强的稳定性,例如”预测商店营业额“和"预测打车订单"的稳定性就比"预测某台服务器何时处于被入侵的异常状态"要强.从形成机制上讲,商店营业额和打车订单是由人的行为驱动的,风是由自

简介 ARIMA: AutoRegressive Integrated Moving Average ARIMA是两个算法的结合:AR和MA.其公式如下: 是白噪声,均值为0, C是常数. ARIMA的前半部分就是Autoregressive:, 后半部分是moving average:. AR实际上就是一个无限脉冲响应滤波器(infinite impulse resopnse), MA是一个有限脉冲响应(finite impulse resopnse),输入是白噪声. ARIMA里面的I指In

ELM算法模型是最近几年得到广泛重视的模型,它不同于现在广为火热的DNN. ELM使用传统的三层神经网络,只包含一个隐含层,但又不同于传统的神经网络.ELM是一种简单易用.有效的单隐层前馈神经网络SLFNs学习算法.2006年由南洋理工大学黄广斌副教授提出.传统的神经网络学习算法(如BP算法)需要人为设置大量的网络训练参数,并且很容易产生局部最优解.极限学习机只需要设置网络的隐层节点个数,在算法执行过程中不需要调整网络的输入权值以及隐元的偏置,并且产生唯一的最优解,因此具有学习速度快且泛化性能好

MATLAB实例:为匹配真实标签,对训练得到的标签进行调整 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. MATLAB程序 munkres.m 见:MATLAB实例:Munkres指派算法 label_map.m function [ new_label ] = label_map( label, gnd ) %为匹配真实标签,对标签重新调整 K = length(unique(gnd)); cost_mat = zeros(K,K); f

需要将axis对话框的More property打开,修改TickDir,可从In改成Out.

转载于博客:各种距离 在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(SimilarityMeasurement),这时通常采用的方法就是计算样本间的"距离"(Distance).采用什么样的方法计算距离是很讲究,甚至关系到分类的正确与否. 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结. 本文目录: 1.欧氏距离 2.曼哈顿距离 3. 切比雪夫距离 4. 闵可夫斯基距离 5.标准化欧氏距离 6.马氏距离 7.夹角余弦 8.汉明距离 9.杰卡德距离& 杰卡德相似系数 10.相关系数

前言:本程序是我去年实现论文算法时所做.主要功能为标记切割肝脏区域.时间有点久,很多细节已经模糊加上代码做了很多注释,因此在博客中不再详述. NOTE: 程序分几大段功能模块,仔细阅读,对解决医学图像还是有一定的借鉴意义 想借鉴本文的一定要仔细阅读代码和注释,中间有人机交互部分,空跑会抛异常 .dcm数据,我放到了我的百度云盘,有兴趣的可以下载,实测一下代码.dcm数据连接 clc,clear img_1=dicomread('10011.dcm');%读取dcm文件 (所谓的灰度值) meta

卷积其实是图像处理中最基本的操作,我们常见的一些算法比如:均值模糊.高斯模糊.锐化.Sobel.拉普拉斯.prewitt边缘检测等等一些和领域相关的算法,都可以通过卷积算法实现.只不过由于这些算法的卷积矩阵的特殊性,一般不会直接实现它,而是通过一些优化的手段让计算量变小.但是有些情况下卷积矩阵的元素值无甚规律或者有特殊要求,无法通过常规手段优化,这个时候只能通过原始的方式实现.因此,如何快速的实现图像的任意卷积矩阵操作也有必要做适当的研究. 目前,通过友人共享或自己搜索找到的一片关于任意核算法优

简单plot()/legend/XY轴范围axis 除了坐标轴信息外还可以添加其它的信息,如所画曲线的信息等:测试代码如下 x=0:pi/20:2*pi; y1=sin(x); y2=cos(x); plot(x,y1,x,y2); grid on xlabel('变量 X') ylabel('变量 Y1 & Y2') title('正弦余弦波形')     %添加图像标题 text(1.5,0.3,'cos(x)')    %将cosx这个注解加到坐标中的某个位置 gtext('sin(x)'

Matlab 图像处理相关函数命令大全 一.通用函数: colorbar  显示彩色条 语法:colorbar \ colorbar('vert') \ colorbar('horiz') \ colorbar(h) \ h=colorbar(...) \ colorbar(...,'peer',axes_handle) getimage 从坐标轴取得图像数据 语法:A=getimage(h) \ [x,y,A]=getimage(h) \ [...,A,flag]=getimage(h) \