ewnanmean(inputMat,​exponent,dim)函数计算矩阵的指数加权nanmean

该代码用于计算加权广义赫斯特指数H(q)，通过重归一化q矩的缩放来分析分布特征。这里，_w表示在给定时间窗口内的加权函数f(t)，支持多种参数设置如未加权的H(q=1)计算及指定特征时间增量的加权H(q)。技术细节涵盖了Matlab中实现的方法。

MATLAB expmv代码用于计算expm(tA)b，避免显式形成expm(t*A)，其中A是n×n矩阵，b是n×1向量。包含expmv和expmv_tspan两个函数，分别计算单个和多个时间点的矩阵指数乘向量的结果。函数适用于任意矩阵A，基于A和其共轭的矩阵向量乘积。

股票里的指数平均线，蛮适合用 Matlab 来搞定的。它的指数加权平均（EMA）思路挺实用，尤其是你想过去几个月或几年的股价变动时。直接用历史数据跑出一条平滑曲线，趋势一目了然。配合 Matlab 的图形可视化，曲线清晰，响应也快，挺适合做个小工具试试。 想进一步玩出花的，可以看看这篇组合文章，用指数平均估算风险值，逻辑清晰，代码也好懂。如果你刚好想做一个风险监控的小模型，这个蛮有参考价值。 另外，推荐你顺手看下Matlab 实现移动平均算法这篇，适合新手上路，代码段比较基础，跑一遍就知道咋回事。 ，如果你目标是信号平滑，不妨看看移动平均滤波器的用法。基本逻辑差不多，只是应用在信号领域而已。顺

Matlab开发 - 广义矩阵指数。使用初始条件y（0）=单位矩阵i来解y（1），其中y'（t）=d（t）*y（t）。

该工具用于计算Diebold和Yilmaz (2009, 2012)指数及其它相关连通性表的函数。此外，还包含其他实用功能。请参考Example_DYIndex.m文件以了解具体使用方法。请注意，此软件包需与Econometrics Toolbox配合使用。

在Matlab中，计算系统的最大Lyapunov指数是评估混沌性质的重要方法。Lyapunov指数描述了系统中相近轨道随时间按指数方式分离或聚合的速率。使用Chen系统的Lyapunov指数谱函数，结合ode45函数解决微分方程组获取系统轨道信息，并使用Jacobi矩阵计算Lyapunov指数。调整参数a、b和c影响系统混沌性质，其中a范围为32到40。计算结果显示Lyapunov指数大于零即系统为混沌系统。该方法可预测系统长期行为。

生命周期数据的统计分析是社会科学、工程学、可靠性和生物医学等领域中的关键课题。我们使用广义加权指数分布作为生成器，引入了一个新的族群——广义加权指数G族，并应用此新生成器提出了广义加权指数Gompertez分布。我们详细研究了该分布的特性，包括矩生成函数、矩、条件矩、平均剩余寿命、平均不活动时间、强平均不活动时间、Rényi熵、Lorenz曲线和Bonferroni。在模型拟合方面，我们采用最大似然估计方法来估计参数，并展示了新分布在实际数据集上相较于传统寿命模型的优越性。

MATLAB中计算Lyapunov指数的方法涉及自动控制理论和先进控制理论中系统稳定性的分析。

在某段时间内，加权有向图G2的邻接矩阵W定量模型显示，增加1单位导致下一时段的相关单位增加wij，其中wij的数值为0.3、1、1.5、1.2、0.8、-2、-0.7、-0.5，涵盖了节点v1至v6。