rs的hurst指数怎么用excel计算

时间: 2023-05-10 18:02:27 浏览: 50
RS（Relative Strength）是技术分析中一个常用的技术指标，用来计量一只股票的相对强度在一定时间段内的波动情况，而 HURST指数是描述这种波动性质的指标之一。RS 的 HURST指数可以在计算某种股票的走势时发挥十分重要的作用。以下将介绍如何用Excel来计算RS的HURST指数。 1.首先，在Excel中打开工作表并将所需的数据输入。对于 RS 的 HURST指数，应输入一组有序的时间序列数据，如每天的股票价格或每周的股票成交额等。请注意，输入的时间序列数据必须是连续的且步长相等。 2.找到Excel的“数据”选项卡，然后从中选择“数据分析”，接着从列表中选择“Hurst指数”，点击“确定”按钮。 3.在出现的对话框中，将数据的范围输入到“输入范围”文本框中。这里，您需要输入包含所需时间序列数据的单元格区域的引用或命名范围名称。 4.将“时间步长”输入文本框设置为数据中存在的时间步长。例如，如果您的时间序列数据是每天更新一次的，则时间步长应该是一天。 5.在“输出选项”文本框中，选择一个合适的范围以将 HURST指数的统计值输出到表格中。 6.如果需要，可以勾选“自适应精度”复选框，它将允许算法自动确定最佳的计算精度。然后，点击“确定”按钮。 7.现在，您应该能够在您的Excel工作表上看到 HURST指数的统计值。其中，平均值大于0.5表示价格的趋势性较强，如果在0到0.5之间则说明价格的趋势性是比较弱的。 通过以上步骤，就可以用Excel来计算RS的HURST指数了。需要注意的是，在应用技术指标时，我们应该做好充足的分析和研究，同时结合其他的技术指标和基本面分析来进行投资决策。

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rs分析法hurst指数matlab

### 回答1： Hurst指数是一个时间序列的统计量，用于衡量时间序列的自相关性和长期记忆性。在Matlab中，可以使用hurst函数进行Hurst指数分析。函数的语法为：H = hurst(X)，其中X为输入的时间序列，H为Hurst指数。该函数可以通过计算序列的标准差和均值来估计Hurst指数，也可以使用重复中位数分析等方法进行计算。 ### 回答2： RS分析法是以时间序列的历史数据为基础，运用一定的统计学方法对其进行分析的一种方法。RS代表的是“re-scaled range”，即重新缩放范围。RS分析法是一种比较传统的时间序列分析方法，在金融、气象、地质、医学等领域都有应用。 Hurst指数是RS分析法中重要的指标之一，它是对时间序列长期依赖性的度量。Hurst指数介于0和1之间，其值越大代表时间序列的长期依赖程度越高。Hurst指数可用于判断时间序列是否具有自我相似性，以及预测时间序列的未来走势。 Matlab是一个广泛应用于科学计算的软件平台，其中包含丰富的工具箱，可用于数据分析、模拟和可视化等领域。在使用RS分析法和Hurst指数进行时间序列分析时，可以使用Matlab中的相关工具箱，例如Financial Toolbox和Econometrics Toolbox。 在Matlab中进行RS分析法和Hurst指数的分析过程，一般包括以下步骤： 1. 导入时间序列数据，并进行必要的数据预处理和清理工作。 2. 运用RS分析法计算时间序列的re-scaled range，得到Hurst指数。 3. 根据所得到的Hurst指数判断时间序列的长期依赖性。 4. 可根据需要进行模型拟合和预测。 需要注意的是，在进行RS分析法和Hurst指数分析时，还需考虑数据的平稳性、随机性和周期性等因素，以保证分析结果的准确性和可靠性。 ### 回答3： RS分析法是一种用于分析时间序列数据的方法，该方法基于过去数据的回归分析来预测未来的走势。该方法有很高的精度和可靠性，因而被广泛应用于金融、经济、气象、环境等领域中。 Hurst指数是RS分析法中的重要参数之一，用来衡量时间序列数据的长期相关性。它的值介于0和1之间，越接近于1则表示序列数据趋于持续上升或下降，反之则趋于波动或随机。 Matlab是一种数据分析和可视化工具，可以用于计算和绘制Hurst指数的图像。要进行Hurst指数的计算，首先需要将时间序列数据导入Matlab中，然后通过函数进行计算。 在Matlab中可以使用函数“hurst_RS”计算Hurst指数，该函数需要输入时间序列数据以及数据点的大小。计算完成后，可以通过Matlab绘制Hurst曲线来可视化结果。 总之，RS分析法和Hurst指数是用于分析时间序列数据的重要工具，可以帮助人们更好地理解数据背后的趋势和规律。而Matlab是一种方便易用的工具，可以快速计算和可视化Hurst指数，帮助人们更好地应用这个方法。

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### 回答1： Hurst指数是一种用于测量时间序列的长期依赖性的统计量，可以用来分析股票价格、气象数据、金融数据等。R/S法是一种计算Hurst指数的方法，通过对时间序列进行分段，计算每一段的标准差和平均值的比值，从而得到Hurst指数。 下面是使用Java代码计算Hurst指数（R/S法）的示例： public class HurstIndex { public static double calculateHurstIndex(double[] data, int n) { double[] range = new double[n/2]; double[] stdDev = new double[n/2]; double[] logRange = new double[n/2]; double[] logStdDev = new double[n/2]; double H = 0; for (int i = 2; i <= n/2; i++) { int k = n / i; double[] subData = new double[k]; for (int j = 0; j < k; j++) { subData[j] = data[j * i]; } double[] rangeSubData = calculateRange(subData); double[] stdDevSubData = calculateStdDev(subData); range[i-2] = calculateAvg(rangeSubData); stdDev[i-2] = calculateAvg(stdDevSubData); logRange[i-2] = Math.log(range[i-2]); logStdDev[i-2] = Math.log(stdDev[i-2]); } double b = (calculateCovariance(logRange, logStdDev) / calculateVariance(logRange)); H = b + 1; return H; } public static double[] calculateRange(double[] data) { double min = data[0]; for (int i = 1; i < data.length; i++) { if (data[i] < min) { min = data[i]; } } double max = data[0]; for (int i = 1; i < data.length; i++) { if (data[i] > max) { max = data[i]; } } double range = max - min; double[] rangeData = {range}; return rangeData; } public static double[] calculateStdDev(double[] data) { double avg = calculateAvg(data); double sum = 0; for (int i = 0; i < data.length; i++) { sum += Math.pow((data[i] - avg), 2); } double stdDev = Math.sqrt(sum/data.length); double[] stdDevData = {stdDev}; return stdDevData; } public static double calculateAvg(double[] data) { double sum = 0; for (int i = 0; i < data.length; i++) { sum += data[i]; } double avg = sum/data.length; return avg; } public static double calculateCovariance(double[] data1, double[] data2) { double avg1 = calculateAvg(data1); double avg2 = calculateAvg(data2); double sum = 0; for (int i = 0; i < data1.length; i++) { sum += (data1[i] - avg1) * (data2[i] - avg2); } double covariance = sum/data1.length; return covariance; } public static double calculateVariance(double[] data) { double avg = calculateAvg(data); double sum = 0; for (int i = 0; i < data.length; i++) { sum += Math.pow((data[i] - avg), 2); } double variance = sum/data.length; return variance; } public static void main(String[] args) { double[] data = {10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28}; int n = data.length; double H = calculateHurstIndex(data, n); System.out.println("Hurst指数为：" + H); } } 该代码实现了分段计算标准差和平均值，并使用对数线性回归计算Hurst指数。可以使用该代码来分析不同时间序列数据的Hurst指数，从而得到时间序列的长期依赖性特征。 ### 回答2： Hurst指数（Hurst exponent）是一种用于评估时间序列自相似性的方法。R/S法（Ranges/Statistics method）是计算Hurst指数的一种方法。以下是基于Java语言实现的Hurst指数的R/S法的代码示例。 首先，定义一个名为HurstIndex的类并包含一个名为calculate的静态方法，该方法接受一个double类型的数组作为输入参数： public class HurstIndex { public static double calculate(double[] input) { int n = input.length; double[] R = new double[n / 2]; double[] S = new double[n / 2]; double[] X = new double[n]; // Calculate R/S values for different scales for (int m = 1; m <= R.length; m++) { int numRanges = n / (2 * m); if (numRanges < 1) { break; } int remaining = n % (2 * m); int start = remaining / 2; // Calculate R values for (int i = start; i < n - remaining; i += 2 * m) { double max = Double.MIN_VALUE; double min = Double.MAX_VALUE; for (int j = i; j < i + 2 * m; j++) { if (input[j] > max) { max = input[j]; } if (input[j] < min) { min = input[j]; } } R[m - 1] += max - min; } R[m - 1] /= numRanges; // Calculate S values S[m - 1] = R[m - 1] / Math.sqrt(2 * m); } // Fit a linear regression line to log-log plot of R/S vs. scale double sumXY = 0.0; double sumX = 0.0; double sumY = 0.0; double sumXX = 0.0; for (int i = 0; i < S.length; i++) { double lnS = Math.log(S[i]); double lnR = Math.log(R[i]); sumXY += lnS * lnR; sumX += lnS; sumY += lnR; sumXX += lnS * lnS; } double slope = (S.length * sumXY - sumX * sumY) / (S.length * sumXX - sumX * sumX); return slope; } } 该方法使用R和S数组来存储每个尺度的计算结果。R值由每个尺度内的区间最大值和区间最小值之差求得，S值则通过将R值除以sqrt(2 * m)进行归一化处理。接着，对于不同尺度的R/S值，计算其对数并拟合一条线性回归线。最后，返回回归线的斜率作为Hurst指数。 要使用该方法，只需按以下方式调用： double[] input = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0}; double hurstIndex = HurstIndex.calculate(input); System.out.println("Hurst index: " + hurstIndex); 其中，input数组表示时间序列数据，hurstIndex则表示计算得出的Hurst指数。

计算hurst指数的代码

### 回答1： 可以使用Python来计算Hurst指数。下面是一个示例代码： import numpy as np import pandas as pd from scipy.stats import linregress def hurst(ts): """Return the Hurst Exponent of the time series vector ts""" # Create the range of lag values lags = range(2, 100) # Calculate the array of the variances of the lagged differences tau = [np.sqrt(np.std(np.subtract(ts[lag:], ts[:-lag]))) for lag in lags] # Use a linear regression to estimate the Hurst Exponent poly = np.polyfit(np.log(lags), np.log(tau), 1) # Return the Hurst exponent from the polyfit output return poly[0]*2.0 # Example usage: # Generate a random, covariance-mean reverting time series ts = np.cumsum(np.random.randn(1000)) hurst_exponent = hurst(ts) print("Hurst Exponent:", hurst_exponent) 这段代码实现了一个通过计算时间序列差分的方差，然后使用线性回归估计Hurst指数的方法。 ### 回答2： 计算Hurst指数是衡量时间序列长期记忆性的一种方法，主要通过计算时间序列的重叠子序列的离散增长指标来实现。以下是一个简单的计算Hurst指数的代码示例： 首先，导入所需的库： python import numpy as np from numpy import cumsum, log, polyfit, sqrt, std, subtract 然后，定义计算Hurst指数的函数： python def compute_hurst(data): # 计算输入数据的对数差分 data = log(data) data = subtract(data[1:], data[:-1]) # 计算累积和 cumsum_data = cumsum(data) # 计算子序列长度范围 n = len(cumsum_data) subseq_lengths = range(2, n//2) # 计算子序列的均值 subseq_avgs = [] for length in subseq_lengths: n_subseqs = n // length subseqs = cumsum_data[:n_subseqs*length].reshape(n_subseqs, length) subseq_avgs.append(np.average(subseqs, axis=1)) # 计算子序列的均值差分标准差 subseq_std = [] for avg in subseq_avgs: diffs = subtract(avg[1:], avg[:-1]) subseq_std.append(sqrt(std(diffs))) # 执行线性拟合，计算Hurst指数 hurst_exp = polyfit(log(subseq_lengths), log(subseq_std), 1)[0] return hurst_exp 最后，使用示例数据调用该函数进行计算： python # 示例数据 data = np.random.randn(1000) # 计算Hurst指数 hurst = compute_hurst(data) print("Hurst指数为:", hurst) 以上代码仅为计算Hurst指数的一种方法，具体的实现可能因数据和需求的不同而有所差异。请根据实际情况进行适当的调整和修改。 ### 回答3： 计算Hurst指数的代码可以使用R语言中的pracma包中的hurst函数来实现。 首先，确保已经安装了pracma包。可以使用以下命令安装： R install.packages("pracma") 安装完成后，加载pracma包： R library(pracma) 接下来，我们可以定义一个函数来计算Hurst指数。这个函数接受一个时间序列作为输入，并返回Hurst指数的计算结果。 R calculate_hurst <- function(data) { n <- length(data) m <- floor(log2(n)) scales <- 2^(0:m) fluctuation <- NULL for (scale in scales) { m <- floor(n/scale) fluctuation_i <- rep(NA, m) for (i in 1:m) { subset <- data[((i-1)*scale + 1):(i*scale)] fluctuation_i[i] <- max(subset) - min(subset) } fluctuation <- c(fluctuation, mean(fluctuation_i)) } # Calculate the slope of the log-log plot slope <- lm(log(fluctuation) ~ log(scales))$coefficients[2] # Calculate the Hurst exponent hurst <- slope / 2 return(hurst) } 使用这个函数可以计算一个时间序列的Hurst指数。例如： R data <- c(0, 1, 3, 7, 15, 31, 63, 127, 255) hurst_index <- calculate_hurst(data) print(hurst_index) 在上面的例子中，我们计算了一个简单的时间序列的Hurst指数，并将结果打印出来。 希望这段代码能帮到你！

使用matlab计算hurst指数的代码

您可以使用以下代码来计算Hurst指数： % 加载数据 data = load('your_data.txt'); % 计算数据的长度 N = length(data); % 初始化矩阵 rs = zeros(N/2, 1); lags = zeros(N/2, 1); logRs = zeros(N/2, 1); logLags = zeros(N/2, 1); % 计算R/S分析 for i = 1:N/2 [rs(i), lags(i)] = R_S_analysis(data, i); logRs(i) = log(rs(i)); logLags(i) = log(lags(i)); end % 计算Hurst指数 p = polyfit(logLags, logRs, 1); hurst = p(1); % 显示Hurst指数 disp(hurst); function [R_S, lag] = R_S_analysis(data, k) % 计算分段标准差 N = length(data); lag = k; sum_dev = 0; for i = 1:N-k sum_dev = sum_dev + (data(i+k) - data(i))^2; end R_S = sqrt(sum_dev / (N-k)); % 除以自相关函数 R_S = R_S / std(data); end 这段代码使用R/S分析计算了Hurst指数。首先，它加载了要分析的数据，然后通过循环计算分段标准差，并将结果存储在rs矩阵中。接下来，它计算了logLags和logRs的多项式回归，并使用回归系数作为Hurst指数。最后，它显示了计算出的Hurst指数。

matlab求Hurst指数

Hurst指数用于描述时间序列的长期记忆性，可以通过Matlab中的hurst函数来计算。假设有一个长度为N的时间序列x，可以使用以下代码计算其Hurst指数： H = hurst(x); 其中，hurst函数会输出Hurst指数H。需要注意的是，hurst函数需要安装Hurst指数工具箱，可以通过以下命令来安装： installHurst; 下面是一个完整的示例代码，用于计算一个随机游走序列的Hurst指数： % 生成一个随机游走序列 N = 10000; x = cumsum(randn(N,1)); % 计算Hurst指数 H = hurst(x); % 显示结果 fprintf('Hurst exponent = %.4f\n', H); 需要注意的是，Hurst指数只适用于平稳时间序列，如果时间序列存在趋势或周期性成分，需要对其进行预处理，例如去除线性趋势或周期性分量。

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在Matlab中计算Hurst指数需要使用signal Processing Toolbox中的函数。具体步骤如下： 1. 导入数据，例如一个时间序列数据x。 2. 计算时间序列数据的累积和y。 3. 对y进行均值平滑处理，得到z。 matlab y = cumsum(x); windowSize = length(x)/4; z = movmean(y,windowSize); 4. 计算时间序列数据的标准差s。 matlab s = std(x); 5. 计算时间序列数据的范围R。 matlab R = max(z) - min(z); 6. 计算时间序列数据的离差序列序列（Rescaled Range）。 matlab n = length(z); RS = zeros(1,n); for i = 1:n RS(i) = (max(z(1:i))-min(z(1:i)))/s; end 7. 计算Hurst指数H。 matlab L = log10(n); fit = polyfit(log10(1:n),log10(RS),1); H = fit(1); 完整代码如下： matlab % 导入数据 load('data.mat'); x = data; % 计算时间序列数据的累积和 y = cumsum(x); % 对y进行均值平滑处理，得到z windowSize = length(x)/4; z = movmean(y,windowSize); % 计算时间序列数据的标准差s s = std(x); % 计算时间序列数据的范围R R = max(z) - min(z); % 计算时间序列数据的离差序列序列（Rescaled Range） n = length(z); RS = zeros(1,n); for i = 1:n RS(i) = (max(z(1:i))-min(z(1:i)))/s; end % 计算Hurst指数H L = log10(n); fit = polyfit(log10(1:n),log10(RS),1); H = fit(1); % 显示结果 disp(['Hurst指数H为：',num2str(H)]);

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Hurst指数是用来度量时间序列的长期记忆性的一种指标，被广泛应用于金融、物理、生态学等领域。以下是一个简单的使用MATLAB计算Hurst指数的代码示例： matlab % 导入时间序列数据 data = importdata('time_series_data.txt'); % 计算原始序列的均值 mean_data = mean(data); % 计算离差序列（mean adjusted data） deviation = data - mean_data; % 计算累加序列（cumulative sum） cum_sum = cumsum(deviation); % 计算区间累加序列（range adjusted cumulative sum） range_adj_cum_sum = max(cum_sum) - min(cum_sum); % 计算区间均差序列（range adjusted mean difference） range_adj_mean_diff = range(data) / mean_data; % 计算Hurst指数 H = log(range_adj_cum_sum / range_adj_mean_diff) / log(2); % 打印Hurst指数的值 disp(['Hurst指数:', num2str(H)]); 上述代码中，首先通过importdata函数导入原始时间序列数据，然后计算序列的均值。接下来，通过减去均值得到离差序列，并利用cumsum函数计算累加序列。然后，通过计算累加序列的最大值与最小值的差值，以及原始序列的极差与均值的比值，得到Hurst指数。最后，通过disp函数打印出Hurst指数的值。 需要注意的是，这只是一个简单的Hurst指数计算示例，具体的计算方法可能会因应用领域的不同而有所差异。实际应用中，还需要对计算结果进行适当的处理和解释。

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Hurst指数是一种用于测量时间序列的长期记忆性质的指标。该指数介于0和1之间，其中0.5表示一个随机过程，小于0.5表示一个反持久性过程，大于0.5表示持久性过程。Hurst指数最初被用于研究河流流量的长期变化趋势，后来也被应用于金融、生物学等领域的研究。 在Matlab中，可以使用rs函数来计算Hurst指数。该函数需要的输入参数有一个时间序列数据向量和一个列表，其中列表中的值为区间长度，用于计算每个区间的平均值和标准差。函数输出结果为每个区间的Hurst指数值。 使用Matlab的rs函数计算Hurst指数时，需要注意以下几点： 1. 时间序列数据应当先进行预处理，包括去除趋势和季节性等因素，以确保数据的平稳性。 2. 列表中的值应当根据自己的研究对象和研究目的进行选择，通常选择2、4、8等值进行计算。 3. 计算结果应当结合对研究对象的了解和专业知识进行解释和分析，不宜仅凭结果得出结论。 综上所述，使用Matlab的rs函数计算Hurst指数是一种较为简便和常用的方法，但是需要注意数据预处理和结果的解释和分析。

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下面是一份计算Hurst指数的MATLAB程序： matlab function [H, R, S] = hurst(X) % HURST Computes the Hurst exponent of time series data. % % H = HURST(X) computes the Hurst exponent of a one-dimensional time % series X. The input data should be a vector of length N, where N is a % power of 2. % % [H, R, S] = HURST(X) returns the rescaled range R and standard deviation S % used in the Hurst exponent calculation. % % References: % [1] E. Peters, "Fractal Market Analysis: Applying Chaos Theory to % Investment and Economics," John Wiley & Sons, Inc., 1994. % [2] J. Feder, "Fractals," Plenum Press, 1988. % [3] B. B. Mandelbrot, "The Fractal Geometry of Nature," W. H. Freeman % and Company, 1983. % % See also FBM, HFD, and IAAFT. % Check for valid input if ~isvector(X) error('Input data must be a vector'); end % Compute range and standard deviation of data R = max(X) - min(X); S = std(X); % Compute the cumulative deviation of the time series from the mean Y = cumsum(X - mean(X)); % Initialize output variables M = length(X); H = zeros(log2(M)-4,1); % Loop over scales for k = 5:log2(M) % Number of segments and segment length n = 2^k; l = M/n; % Initialize rescaled range Rn = zeros(n,1); % Compute the range of each segment for i = 1:n idx = (i-1)*l + (1:l); Xn = Y(idx); Mn = mean(Xn); Rn(i) = max(Xn) - min(Xn); end % Compute rescaled range Rn = Rn./std(Y); % Compute Hurst exponent H(k-4) = log2(mean(Rn)); end % Fit line to log2(R/S) versus log2(n) plot p = polyfit(log2((5:2:length(H)+4)'),log2(H),1); H = p(1); 该程序实现了计算Hurst指数的算法，使用的是累计离差序列法。 在程序中，输入数据X应该是一个长度为N的向量，其中N为2的幂次。程序首先计算输入数据的范围和标准差，然后计算累计离差序列Y，接着在不同的尺度下计算数据的范围，最后使用最小二乘法拟合得到Hurst指数。 使用该程序计算Hurst指数的示例代码如下： matlab % Generate fractional Brownian motion with H=0.6 X = fbm(1024, 0.6); % Compute Hurst exponent [H, R, S] = hurst(X); % Display results fprintf('Hurst exponent: %f\n', H); plot(log2(5:2:length(H)+4),log2(H),'o',log2(5:2:length(H)+4),polyval(p,log2(5:2:length(H)+4))); xlabel('log2(n)'); ylabel('log2(R/S)'); legend('Data','Fit'); 该示例代码生成了一个具有Hurst指数为0.6的分数布朗运动，并使用hurts函数计算其Hurst指数。程序还绘制了log2(R/S)与log2(n)的图像，其中R和S是在计算Hurst指数时使用的范围和标准差。 注意，该程序使用的是最小二乘法拟合来计算Hurst指数，因此结果可能受到噪声或数据量的影响。因此，建议在使用该程序计算Hurst指数时，应在多个尺度下计算并取平均值，以获得更加准确的结果。

sen斜率与HURST指数叠加分析

斜率是指两点之间的变化率，可以表示为线性回形单位变化的程度。Hurst指数是一种用于测量时间序列的长期记忆性质的指标，它描述了时间序列数据中的自相关性。在斜率与Hurst指数的叠加分析中，我们可以通过计算时间序列数据的斜率和Hurst指数，并将它们进行叠加分析，以探索它们之间的关系。 具体步骤可以如下进行： 1. 首先，选择一个时间序列数据，例如金融市场的股票价格或者某种指标的时间序列数据。 2. 计算该时间序列数据的斜率。可以使用线性回归等方法来计算斜率，得到时间序列数据的趋势信息。 3. 计算该时间序列数据的Hurst指数。Hurst指数可以通过计算时间序列数据的离差序列的标准差与均值之比来得到。离差序列是原始时间序列数据减去其均值后得到的序列。 4. 进行叠加分析。将斜率和Hurst指数进行叠加，可以通过绘制叠加后的曲线或者计算它们之间的相关系数等来观察它们之间的关系。 需要注意的是，斜率与Hurst指数都是用来描述时间序列数据的特性的指标，通过它们的叠加分析可以帮助我们更好地理解时间序列数据的趋势和自相关性。

hurst指数多维数据python代码

下面是计算 Hurst 指数的多维数据的 Python 代码： python import numpy as np def hurst(X): """计算Hurst指数""" N = len(X) max_k = int(np.floor(np.log2(N))) Y = np.cumsum(X) mean_Y = Y / np.arange(1, N + 1) R = np.zeros(max_k) for k in range(max_k): n = int(np.floor(N / 2**(k+1))) range_n = np.arange(n) S = np.zeros(n) for i in range_n: start = i * 2**(k+1) end = start + 2**k S[i] = np.std(Y[start:end]) R[k] = np.log(np.mean(S) / np.std(Y)) return np.polyfit(np.log(np.arange(1, max_k+1)), R, 1)[0] 这个函数可以计算任意维度的时间序列数据的 Hurst 指数，主要思路是按照二叉树的方式分割数据，然后计算每个分割区间的标准差。最终通过线性拟合得到 Hurst 指数。函数的输入参数是一个 numpy 数组，输出是一个浮点数，表示 Hurst 指数。

matlab求hurst指数代码

我可以回答这个问题。以下是一个简单的 Matlab 代码来计算 Hurst 指数： function H = hurst(X) N = length(X); n = floor(log2(N)); F = zeros(n,1); for i = 1:n m = 2^i; Y = reshape(X(1:m*floor(N/m)),m,floor(N/m)); Z = cumsum(Y-repmat(mean(Y,1),m,1)); R = max(Z)-min(Z); F(i) = mean(R)/std(Y(:)); end p = polyfit(log(2.^(1:n)'),log(F),1); H = p(1); end 你可以将你的数据作为输入 X，然后调用该函数来计算 Hurst 指数 H。

excel计算分型维数

Excel中可以使用函数计算分型维数。分型维数是描述时间序列复杂度的指标，可以用来分析时间序列的非线性性质。 在Excel中，可以使用下列函数计算分型维数： 1. FD_Q: 计算分型维数的函数，需要输入时间序列数据。 2. HFD: Hurst指数函数，也可以用来计算分型维数。 3. DWT_D: 离散小波变换函数，也可以用来计算分型维数。 使用这些函数，可以计算出时间序列的分型维数，帮助分析时间序列的复杂度和非线性性质。

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无监督视觉表示学习中的时态知识一致性维信丰酒店1* 元江王2*†马丽华2叶远2张驰2北京邮电大学1旷视科技2网址：fengweixin@bupt.edu.cn，wangyuanjiang@megvii.com{malihua，yuanye，zhangchi} @ megvii.com摘要实例判别范式在无监督学习中已成为它通常采用教师-学生框架，教师提供嵌入式知识作为对学生的监督信号。学生学习有意义的表征，通过加强立场的空间一致性与教师的意见。然而，在不同的训练阶段，教师的输出可以在相同的实例中显著变化，引入意外的噪声，并导致由不一致的目标引起的灾难性的本文首先将实例时态一致性问题融入到现有的实例判别范式中 ， 提 出 了 一 种 新 的 时 态 知 识 一 致 性 算 法 TKC（Temporal Knowledge Consis- tency）。具体来说，我们的TKC动态地集成的知识的时间教师和自适应地选择有用的信息，根据其重要性学习实例的时间一致性。

yolov5 test.py

您可以使用以下代码作为`test.py`文件中的基本模板来测试 YOLOv5 模型： ```python import torch from PIL import Image # 加载模型 model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s') # 选择设备 (CPU 或 GPU) device = torch.device('cuda') if torch.cuda.is_available() else torch.device('cpu') # 将模型移动到所选设备上 model.to(device) # 读取测试图像 i

数据结构1800试题.pdf

你还在苦苦寻找数据结构的题目吗？这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题，轻松解决期末挂科的难题。不信？你下载看看，这里是纯题目，你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节，每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题，题型丰富多样，共五种类型题目。本学期已过去一半，相信你数据结构叶已经学得差不多了，是时候拿题来练练手了，如果你考研，更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载，不早不晚，越往后拖，越到后面，你身边的人就越卷，甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人，学习，练题，就要趁现在，不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英，或是算法题？学完理论要及时巩固知识内容才是王道！记住！！！下载了来要答案（v:zywcv1220）。

基于对比检测的高效视觉预训练

10086⇥⇥⇥⇥基于对比检测的高效视觉预训练Ol i vierJ. He´naf f SkandaKoppula Jean-BaptisteAlayracAaronvandenOord OriolVin yals JoaoCarreiraDeepMind，英国摘要自我监督预训练已被证明可以为迁移学习提供然而，这些性能增益是以大的计算成本来实现的，其中最先进的方法需要比监督预训练多一个数量级的计算。我们通过引入一种新的自监督目标，对比检测，任务表示与识别对象级功能跨增强来解决这个计算瓶颈。该目标可提取每幅图像的丰富学习信号，从而在各种下游任务上实现最先进的传输精度，同时需要高达10少训练特别是，我们最强的ImageNet预训练模型的性能与SEER相当，SEER是迄今为止最大的自监督系统之一，它使用了1000多个预训练数据。最后，我们的目标无缝地处理更复杂图像的预训练，例如COCO中的图像，缩小了从COCO到PASCAL的监督迁移学习的差距1. 介绍自从Al