有限长序列的傅里叶变换称为离散傅里叶变换，简写为DFT。DFT可以按3个步骤由 DFS推导出来： ①将有限长序列延拓成周期序列； ②求周期序列的DFS； ③从DFS中取出一个周期便得到有限长 序列的DFT

一、序列相关性的概念——违反基本假设的定义及违反的原因 二、序列相关性的后果——违反基本假设会造成什么样的后果 三、序列相关性的检验——怎样诊断是否违反基本假设 四、具有序列相关性模型的估计——如何消除或减弱对基本假设的违反 五、案例

这一章讨论的是解释DNA序列的方法,这些方法主要依赖于功能模式的检测,而不是与其它单 个序列的比较。这些方法中的绝大部分意在先寻找并遮蔽重复的和低复杂性的序列,再寻找 基因以及与其相关的调控区域。在针对单个序列的集中调查分析,以及为可能的基因、整个 基因组或相应较大区域建立初步清单的快速扫描过程中,这些方法都发挥了主要作用

为了提升航班运行风险预测精度，基于某航空公司2016—2018年航班运行风险数据，在验证15个风险时间序列的混沌特性后，构建基于多变量混沌时间序列的风险预测模型。首先，对15个风险时间序列进行多变量相空间重构，采用主成分分析法（PCA）对相空间进行降维处理；然后，基于迭代预测的方式，分别采用极限学习机、RBF神经网络、回声状态网络和Elman神经网络建立风险短期预测模型；最后，以降维后的相空间作为输入，计算并比较分析未来1～7 d的风险预测结果。结果表明：多变量相空间重构后总维数为62维，经PCA降维处理，降至31维；在不同的预测模型中，降维后RBF模型预测效果最佳；其中，预测第1天结果相对误差<25%出现频数为82.62%，至第5天仍达75%以上；该模型第1天预测结果的修正平均绝对百分比误差（MAPE）值为11.32%，且前5 d均低于20%，满足航空公司使用要求。1～5 d预测结果对航班风险管控具有实践操作价值，证明基于多变量混沌时间序列的风险预测方案可行、有效

在经典计量经济学模型中,所利用的数据(样本观测值)的一个特征是 ,或者只利用时间序列数据(time series),或者只利用截面数据(cross section) 。我们经常遇到在同一时间包含不同截面成员信息的数据,或在若时间区 间观测到相关的一些截面成员的数据。例如许多欧洲国家的GDP时间序列数 据,或者是一段时间不同地区的失业状态数据。我们称这些数据为联合利用 时间序列/截面数据(Pooled time series, cross section)有的书中也称这类 数据为面板数据(panel data),指在时间序列上取多个截面,在这些截面上同 时选取样本观测值所构成的样本数据

 方法性工具  差分运算  延迟算子  线性差分方程  ARMA模型  AR模型（Auto Regression Model）  MA模型（Moving Average Model）  ARMA模型（Auto Regression Moving Average model）  平稳序列建模  序列预测  建模步骤  模型识别  参数估计  模型检验  模型优化  序列预测

 引言  时间序列的定义  时间序列分析方法简介  时间序列分析软件

一、序列密码的基本概念 二、线性移位寄存器序列密码 三、非线性序列密码 四、RC4序列密码

1 基因组序列特征分析  碱基组成分析  序列模体分析  密码子使用偏嗜性分析  重复序列分析  限制性酶切位点分析  基因识别 2 基因功能分析 3 基因组比较 基因组比较  基因组比较：将一个基因组（全部序列、预测的所有基因或蛋白质）与其自身（物种内）或其它的基因组（物种间）进行比较。  对不同物种的基因组进行比较分析，帮助我们理解基因组间的相似性、基因组的进化及其基因的进化历程 基因组内比较 vs 基因组间比较

1、已知L是无表头结点的单链表，且P结点既不是首结点，也不是尾节点， 试从下列提供的答案中选择合适的 语句序列。 A、在P结点后插入S结点的语句序列是_________ B 、在P结点前插入S结点的语句序列是_________ C、在表首插入S结点的语句序列________ D、在表尾插入S结点的语句序列_________