# TimeSeriesGeneration
[![DOI](https://zenodo.org/badge/102444874.svg)](https://zenodo.org/badge/latestdoi/102444874)
Matlab code for generating time series from different types of generative model systems.
Basic support for:
* Autoregressive processes: `MkSg_AR`
* Systems of ODEs (dynamical systems, or flows, including all systems included in *Chaos and Time-Series Analysis* by J. C. Sprott): `MkSg_Flow`
* Iterative maps (including all of those listed in *Chaos and Time-Series Analysis* by J. C. Sprott): `MkSg_Map`
* Uncorrelated random noise (from a given distribution): `MkSg_Noise`
* Self-affine processes: `MkSg_SelfAffine`
* Noisy sinusoids: `MkSg_Sine`
## Generation of HCTSA files for different systems with continuously varying parameters
`runScript.m`
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ar模型matlab代码-TimeSeriesGeneration:时间序列生成
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2021-05-25
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ar模型matlab代码时间序列生成 Matlab代码,用于从不同类型的生成模型系统生成时间序列。 基本支持: 自回归过程: MkSg_AR ODE系统(动态系统或流程,包括JC Sprott进行的混沌和时间序列分析中包括的所有系统): MkSg_Flow 迭代地图(包括JC Sprott在“混沌和时间序列分析”中列出的所有地图): MkSg_Map 不相关的随机噪声(来自给定的分布): MkSg_Noise 自仿射过程: MkSg_SelfAffine 嘈杂的正弦波: MkSg_Sine 为参数不断变化的不同系统生成HCTSA文件 runScript.m
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ar模型matlab代码-TimeSeriesGeneration:时间序列生成 (125个子文件)
.gitignore 4B
MkSg_map.m 20KB
MkSg_Flow.m 18KB
createDataAndHCTSAMat.m 10KB
runScript.m 3KB
BF_thetime.m 3KB
F_powernoise.m 2KB
mackeyglass.m 2KB
F_rmpnoise.m 2KB
generateNoisySineWithLinearTrendConfigs3.m 1KB
MkSg_noise.m 1KB
generateMackeyGlassConfigs.m 1KB
generatePredatorPreyConfigs.m 1KB
MkSg_AR.m 1KB
generateStochasticSineMapConfigs2.m 1KB
generateStochasticSineMapConfigs.m 1KB
generateNoisySineWithLinearTrendConfigs.m 1KB
generatePopulationGrowthConfigs2.m 1KB
generateNoisySineWithMeanShiftConfigs.m 1KB
generateNoisySineWithLinearTrendConfigs2.m 1KB
generatePopulationGrowthConfigs.m 1KB
mackeyglass_rk4.m 1KB
generateLorenzConfigs2.m 1KB
generateLorenzConfigs.m 1KB
MkSg_SelfAffine.m 1KB
generatePredatorPreyConfigs2.m 1KB
generateRosslerConfigs2.m 1KB
generateVanDerPolConfigs_varyLenFsEta.m 1KB
generateRosslerConfigs.m 1KB
generateAutoregressiveConfigs2.m 1KB
generateAutoregressiveConfigs.m 1KB
generateLogisticMapConfigs.m 1024B
populationGrowth.m 846B
generateBimodalConfigs.m 840B
generateVanDerPolConfigs.m 838B
lorenzAtt.m 807B
MkSg_sine.m 713B
F_rossler.m 671B
PP_downsample.m 510B
PP_addNoise.m 493B
generatePowernoiseConfigs.m 471B
autoregressive.m 458B
PP_LyapunovExponent.m 455B
F_chua.m 413B
startup.m 400B
PP_removeTransients.m 400B
F_sprottJD7.m 394B
F_duffvdp.m 389B
F_ACT.m 385B
bimodal.m 384B
F_rayduff.m 382B
mackeyglass_eq.m 375B
F_FBruss.m 371B
F_hadley.m 364B
F_lorenz.m 362B
F_rabfab.m 360B
F_sprottJD6.m 352B
F_Dufftwowell.m 327B
F_sprottJD3.m 323B
F_ShawvdP.m 321B
F_DPend.m 315B
F_ueda.m 314B
F_sprottJD4.m 313B
F_halvorsencsa.m 299B
stochasticSineMap.m 298B
F_DvdP.m 297B
F_chen.m 294B
F_moorespiegel.m 293B
F_sprottJD2.m 288B
F_rucklidge.m 287B
F_burkeshaw.m 286B
F_sprottJD1.m 284B
F_sprottJD5.m 283B
F_drivenpend.m 280B
F_windmi.m 265B
logisticMap.m 252B
F_thomascsa.m 247B
F_vdp.m 247B
F_complxbutfly.m 236B
F_simpplcf.m 226B
F_lfrbms.m 221B
F_diffnlorenz.m 216B
F_simpccf.m 216B
F_simpdcf.m 214B
F_simpqcf.m 214B
F_dblscroll.m 209B
F_sprottJD0.m 205B
F_nosehoover.m 204B
F_Sprott3dcf_A.m 173B
F_henonheiles.m 170B
F_VanderPol.m 160B
F_Sprott3dcf_Q.m 154B
F_Sprott3dcf_G.m 153B
F_Sprott3dcf_K.m 152B
F_Sprott3dcf_O.m 152B
F_Sprott3dcf_J.m 151B
F_Sprott3dcf_L.m 150B
F_Sprott3dcf_M.m 150B
F_Sprott3dcf_I.m 150B
F_Sprott3dcf_P.m 150B
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