利用MATLAB模型代码，通过多尺度小波分解方法精准识别时间序列中的奇异点位置。
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多小波与应用 西安交通大学理学院！！！！！！！！！！
神经网络（NN）和长短时记忆（LSTM）是两种常见的方法，用于预测时间序列数据。通过使用这些模型，可以对过去的数据进行分析，并预测未来的数据趋势。NN和LSTM都是基于人工智能（AI）的技术，能够解决
降雨量预测是气象学和环境科学中的关键问题之一。借助Python进行时间序列分析，研究人员可以利用数据集和相应源码进行深入研究。这篇论文名为“基于Python时间序列分析的降雨量预测源码数据库”，提供了
LSTM构建使用Keras Python包来预测时间序列步骤和序列。 包括正弦波和股票市场数据
利用小波进行多尺度边缘检测,包含canny算法,多尺度边缘检测程序
基于小波分析的多尺度信号的重构，而且图画的特漂亮
小波信号处理，可以用于高光谱数据以及高光谱ASD地面数据的处理
基于小波域的奇异值分解详细实现代码，包括小波近似系数形成矩阵对其进行奇异值分解。
EOF奇异正交分解的主程序，还附带详解，FORTRAN版本，用的人都懂，与大家分享
对图像进行SVD分解，将SVD分解的特征值画曲线。。。。。
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