resampleX - 重采样时间序列

关于Matlab编程的图像处理内容，提供对图像进行重采样的方法，以帮助广大用户。

轮廓波变换在相关领域具有较新的应用，相关资源较为稀缺。

本算法采用改进的SMOTE算法对少数类数据进行过采样，使用聚类的欠采样方法删除冗余或噪音数据。通过对数据集的清洗和均衡，提高了少数类的分类精度，增强了支持向量机训练的效率。

随着SpeechBrain中的SepFormer模型的推出，Matlab重采样代码SoundPlus提供了一个强大的工具，用于语音分离和处理。SpeechBrain项目致力于利用SepFormer模型，这是一种基于多头注意力机制的转换器架构，取代传统的循环神经网络（RNNs），以提高序列学习的效率和性能。

非均衡数据的分类问题真不少，尤其做机器学习建模的时候，常常少数类都快被淹没了。ImSMOTE-RSTR*就是为了解这类烦人问题的利器。它一边用改进版的SMOTE生成少数类样本，一边靠粗糙集理论把训练集里的噪音数据给清理掉，得还挺干净。 算法流程也不复杂，先补样，再删冗余。适合数据不平衡又噪声多的情况，比如用户欺诈检测或医疗分类啥的，用完效果挺。你要是对 SMOTE 了解过，再加点粗糙集思想，感觉就像老菜加新料，味道更足。 代码方面嘛，思路清晰，逻辑简单，上手还算快。建议搭配 Matlab 或者 Python 实现，前者可以和一些已有的粗糙集工具联动，比如Rosetta。文末我放了几个资源链接，

时间序列分析预测法分为三类： 平滑预测法：采用移动平均和指数平滑方法，平滑原始数据趋势线。 趋势外推预测法：利用历史数据拟合趋势函数，预测未来趋势。 平稳时间序列预测法：估计模型参数，根据历史数据预测未来值。

如果你对股票数据感兴趣，这份压缩包真的值得一看。它从基础的时间序列到高阶的机器学习预测，覆盖面相当广。比如，你能学到如何用ARIMA模型抓住趋势，也能探索用LSTM复杂的非线性数据。压缩包里还提到了如何清洗和预数据，什么缺失值、标准化这种常见问题都有讲到。最关键的是，还了不少实操代码和案例。无论你是想预测股票走势，还是优化投资策略，这份资料都挺适合你。

时间序列数据分析的Matlab实现代码。

利用全国卷烟销量数据，采用R语言进行时间序列分析。分别构建ARIMA季节时间序列模型、Holtwinters指数平滑模型，并评估模型准确性。提供完整R代码和数据集。