擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真。

通过 ADMM 进行的 Total Variation 彩色图像去噪。导出两个不同的求解器，tvd使用稀疏数组求解，tvd_fft使用傅里叶域求解。

Boll 79提出的增强含噪语音信号的频谱减法方法。该方法实现了论文中提出的频谱平均和残余降噪。 请注意，语音信号的前 0.25 秒假定仅为噪声，并用于对噪声信号进行建模。

% 这个 zip 包含 4 个文件、3 个函数和 1 个脚本，在部分运行脚本。 所附的评论应该是不言自明的。 原始数据在 matlab struct farmt 中。 要将原始数据转换为结构，请参阅名为“datato struct”的单独文件，用户有责任根据自己的目的进行修改。

股票hmm代码matlab HMM-BOLL_Predict_Stock_CSI300 这是在MATLAB中分别使用HMM和布林带预测CSI300的简单代码。

BOLL指标是美国股市分析家约翰·布林根据统计学中的标准差原理设计出来的一种非常简单实用的技术分析指标。一般而言，股价的运动总是围绕某一价值中枢（如均线、成本线等）在一定的范围内变动，布林线指标正是在上述条件的基础上，引进了“股价通道”的概念，其认为股价通道的宽窄随着股价波动幅度的大小而变化，而且股价通道又具有变异性，它会随着股价的变化而自动调整。

input int rsi_period=14;//RSI周期 input int boll_period=26;//BOLL周期 input double boll_deviation=3.5;//BOLL偏差 input ENUM_TIMEFRAMES period1=PERIOD_M5;//周期1 input ENUM_TIMEFRAMES period2 = PERIOD_M15;//周期2 input ENUM_TIMEFRAMES period3 = PERIOD_M30;//周期3s

库存指标 是一个生成技术指标的.NET库。 发送历史价格报价，并获取所需指标，例如移动平均线，相对强度指数，随机震荡指标，抛物线转向指标等。 它可以在任何使用标准OHLCV报价的股票，商品，外汇，加密货币等市场分析软件中使用。 最初创建此社区库时，我们会考虑私有交易算法，机器学习和制图系统。 探索更多信息： （股票图） 样品 用法示例 using Skender . Stock . Indicators ; [..] // prerequisite: get quote history from your own source // example: get 20-period sim

总体变化最小化的Chambolle-Pock算法 该存储库是Chambolle-Pock算法的Python实现，用于通过总变化（TV）正则化最小化目标函数。 它主要是为教学目的而编写的。 实现了两个示例： 去卷积 断层扫描重建 描述了使用平滑电视实现共轭梯度的方法。 安装 只需下载并执行示例脚本。 对于断层图像重建，应事先安装1.6版。 用法 文件CP.py实现了Chambolle-Pock算法，以最小化 其中K可以是任何线性算子（此处为卷积或断层投影）。 CG.py文件实现了共轭梯度算法，用于解决先前的问题，其中TV近似为 和 这两个文件都可以执行。 其他文件包含实现各种运算符的功能。 [1] [2]

多个股票同时的布林带突破策略（基于掘金客户端的python实现）， 本策略采用布林线进行均值回归交易。当价格触及布林线上轨的时候进行卖出，当触及下轨的时候，进行买入。 资金均分为n分，全仓操作