朱格拉周期

朱格拉周期的课件讲得还挺清楚的，适合对宏观经济周期有点兴趣但又不想啃厚书的人。高鸿业的内容比较系统，这份资料抓住了“中周期”的重点，讲 9-10 年这个波动是怎么来的、谁提出来的、经济结构怎么受影响，都有提到。适合一边复习宏观框架一边理解周期逻辑。 周期的代码资源也蛮多的，是跟 Matlab 搭配的。比如你想跑个周期性检测，推荐去看看 PMUCOS 方法的视频周期性，里面实现挺直接的。 还有像 周期功率谱检测，用来做序列也蛮顺手。如果你偏算法，可以考虑 周期减少工具箱，整个周期驱动组件设计能跟着一块走。 了，真想做点经济建模，也可以试试 BJBANKS 不完全竞争银行模型，配套有 Matlab

Matlab开发：应用于检测最新周期和序列的周期功率谱。周期功率谱及其在DNA序列潜在周期检测中的应用。

在数据分析和科学研究中，异常值的检测对保证分析结果的准确性至关重要。MATLAB作为强大的数值计算工具，提供了基于格拉布斯准则的异常值检测代码，用于识别可能存在的异常数据点。格拉布斯准则通过计算数据点的G值与临界值比较，标记可能的异常数据，确保数据处理的可靠性和稳健性。这些代码能够帮助研究人员和工程师快速有效地处理数据集，提高分析的质量。

这些功能允许用户将整个驱动周期内数千个机器操作点替换为更少的代表点。在优化机器或分析不同轧制循环性能时，这对于极大地加速过程至关重要。此外，工具箱还提供了详细的用户手册和测试脚本。

研究生和博士生数学建模专业参考读物

本代码是基于Panagiotakis等人提出的PMUCOS方法的简单实现，用于发现视频中所有的周期性部分并估计它们的周期，完全无需监督。这些周期性片段可以存在于视频的任何位置，具有不同的持续时间、速度和周期，适用于各种对象（如人、动物、机器等）的运动模式。如需引用相关论文，请参考Panagiotakis等人在IEEE国际图像处理会议上的研究。

Jupyter 的 Matlab 单摆周期程序，挺适合入门级和数据可视化初学者玩一玩。不是那种枯燥的纯代码，而是图文结合，有点像边看边动手的教程。你直接把地址扔进 nbviewer 就能打开，响应也快，阅读体验不错。 可视化的代码写得蛮清晰，像plot、linspace这些基础函数用得顺手，适合刚上手Matlab的你研究一下怎么从模型到图像完整跑通。嗯，周期公式的实现也有注释，读起来不费劲。 除了单摆的周期推导，还有点数据可视化的小彩蛋，和Matplotlib或pyecharts那种效果不一样，但逻辑上是共通的。你要是后面想切换到Python，这个也算一个打基础的不错起点。 哦对了，上传链接时

朱喜福Java网络编程第一章介绍了如何使用MySqlConnnection来连接数据库，这是DBAdmin工具的一部分。

使用dpsimplify根据指定的容差减少折线中的顶点数，这是递归道格拉斯-普克线简化算法的应用。该算法也称为迭代端点拟合算法，能处理二维及更高维度的折线和多边形。提交的文件中还包括经过轻微修改以与GNU Octave兼容的m文件（dpsimplify_octave.m）。详细语法为：[ps, ix] = dpsimplify(p, tol)，其中p是一个nxm矩阵，包含m维空间中的n个顶点。更多信息，请访问链接http://en.wikipedia.org/wiki/Ramer-Douglas-Peucker_algorithm。

针对周期行为挖掘中时空数据采样频率不确定、数据稀疏和时空数据噪声等问题，采用GMPF（GPS Multi-Periodic Find）算法探索用户的周期模式。该方法首先将用户轨迹序列转换为兴趣点集合，然后针对每个兴趣点进行周期挖掘。在微软亚洲研究院的Geolife项目中，利用182名用户4年的GPS数据进行了验证实验，证明了该方法的有效性，对数据噪声和稀疏性具有较好的适应性。