⚫ 序列的相似性 ⚫ 二重序列比对 ⚫ 多重序列比对 ⚫ DNA片断组装 第一节 序列的相似性 ⚫ 字母表和序列 ⚫ 编辑距离 ⚫ 矩阵作图法 ⚫ 序列的两两比对 ⚫ 打分矩阵 第二节 二重序列比对基本算法

实验一 时间序列的 SAS 基本操作 .1 实验二 时间序列的预处理 .6 实验三 平稳时间序列分析 .9 实验四 非平稳时间序列随机分析 .15 实验五 非平稳时间序列确定性分析 .29 实验一 时间序列的预处理 .38 实验二 平稳时间序列 .44 实验三 ARIMA 模型 .58 实验四 残差自回归模型（一） .71 实验五 残差自回归模型（二） .79 实验六 确定性模型 .86 实验七 季节模型 .95 实验八 协整分析 .106 实验分析：该程序的到了一个名为 sasuser.example1_1 的永久数据集。所谓

12.2 正交编码 12.2.1 正交编码的基本概念 12.2.2 阿达玛矩阵 12.2.3 沃尔什函数和沃尔什矩阵 12.3 伪随机序列 12.3.1 基本概念 12.3.2 m序列 【定理12.1】 【定理12.2】一个n级线性反馈移存器之相继状态具有周期性， 【定理12.3】若序列A = { ak }具有最长周期(p = 2n (x)产生的输出序列。而且，由定理12.2可知， 【定理12.4】一个n级移存器的特征多项式f (x)若为既约的， 由定理12.1可知，h(x)的次数比f (x)的低，而且现已假定f (x) 由定理12.4可以简单写出一个线性反馈移存器能产生m 现在我们讨论m序列的自相关函数。由12.2节互相关系数定 12.3.3 其他伪随机序列简介 12.4扩展频谱通信 12.5伪随机序列的其他应用 12.6 小结

由于时间序列数据具有高维度、动态性等特点,这就导致传统的数据挖掘技术很难有效的对其进行处理,为此,提出了一种基于多维时间序列形态特征的相似性动态聚类算法(similarity dynamical clustering algorithm based on multidimensionalshape features for time series,SDCTS).首先,提取多维时间序列的特征点以实现降维,然后,根据多维时间序列的斜率、长度和幅值变化的形态特征定义了一种新的时间序列相似性度量标准,进而提出无需人为给定聚类个数的多维时间序列动态聚类算法.实验结果表明,与其他算法相比,此算法对时间序列具有良好的聚类效果

第1章 时间序列分析简介 第2章 时间序列的预处理 第3章 平稳时间序列分析 第4章 非平稳序列的确定性分析 第5章 非平稳序列的随机分析 第6章 多元时间序列分折

实验三序列信号发生器与序列信号检测器的设计 一、实验目的:用VHDL语言实现序列信号发生器和检测器的设计,并对其进行仿真和硬件测试。 二、实验要求: 1、利用VHDL语言设计一个8位任意序列的序列发生器,编译定义引脚并下载到实验箱中进行验证。 2、利用VHDL语言设计一个8位任意序列的序检测器,显示检测值,编译定义引脚并下载到实验箱中进行验证

一、时间序列模型的基本概念及其适用性 二、随机时间序列模型的平稳性条件 三、随机时间序列模型的识别 四、随机时间序列模型的估计 五、随机时间序列模型的检验

一、时间序列模型的基本概念及其适用性 二、随机时间序列模型的平稳性条件 三、随机时间序列模型的识别 四、随机时间序列模型的估计 五、随机时间序列模型的检验

提出了一种基于相重构和主流形识别的非线性时间序列降噪方法.带噪的时间序列在高维的相空间中其本质特征隐含在一个低维的主流形中,利用局部切空间变换方法提取其主流形,再根据主流形对时间序列进行重构,就可以达到降噪的目的.与现有的非线性时间序列消噪算法不同,基于主流形的消噪算法更强调时间序列的整体结构.数值仿真分析的结果验证了该降噪方法能有效地消除非线性时间序列中的高斯白噪声

1．时间序列（ARIMA）模型回顾 时间序列分析方法由 Box-Jenkins (1976) 年提出。它适用于各种领域的时间序列分析。 时间序列模型不同于经济计量模型的两个特点是： （1）这种建模方法不以经济理论为依据，而是依据变量自身的变化规律，利用外推机制描述时间序列的变化