文件名称：基于matlAB 实现EMD算法
文件大小：34KB
文件格式：RAR
更新时间：2015-11-23 07:41:07
matlAB EMD 预测
EMD的股票市场预测。用这种方法对股票的以往进行分解成多个IMF，对每一个IMF进行预测可以较为准确的判断股票未来趋势。
【文件预览】：
EMD
----chklic.p(719B)
----significance.m(1KB)
----faquad.p(471B)
----nnspa.m(4KB)
----hilbertnormalize.m(600B)
----mspc.m(904B)
----significance.p(698B)
----nnspa.p(433B)
----noh.p(366B)
----nspplota.p(785B)
----calcqf.p(283B)
----dist_value.p(257B)
----extrema.m(589B)
----blocknormalize.p(349B)
----local_max.m(196B)
----ratioa.p(207B)
----medianfilter.p(180B)
----nnspe.p(431B)
----dist_value.m(585B)
----hilbtm.p(1KB)
----pchipnormalize.p(408B)
----faht.m(825B)
----ratio1.p(224B)
----myEMD.m(337B)
----faacos.p(486B)
----splinenormalize.p(404B)
----ifndq.m(549B)
----faz.m(698B)
----noh.m(439B)
----faquad.m(632B)
----nspplote.m(2KB)
----faht.p(190B)
----eemd.m(2KB)
----nnspe.m(3KB)
----nspplota.m(2KB)
----fa.m(3KB)
----calcqf.m(475B)
----linearnormalize.m(747B)
----findcriticalpoints.m(1KB)
----ratio1.m(425B)
----hilbertnormalize.p(168B)
----fa.p(595B)
----hilbtm.m(652B)
----pchipnormalize.m(730B)
----faacos.m(804B)
----emax.m(389B)
----nspplote.p(791B)
----findcriticalpoints.p(368B)
----emin.m(349B)
----displydata.m(239B)
----faz.p(687B)
----blocknormalize.m(531B)
----ifndq.p(534B)
----mspc.p(135B)
----emin.p(198B)
----linearnormalize.p(400B)
----emax.p(199B)
----splinenormalize.m(769B)
----fah.p(191B)
----medianfilter.m(292B)
----ratioa.m(624B)
----fspecial.m(5KB)
----local_max.p(285B)
----fspecial.p(711B)
----extrema.p(466B)
----fah.m(727B)