【文件属性】：
文件名称：matlab自相关代码-Characterizing_noise:特征噪声
文件大小：25KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-23 15:12:48
系统开源
matlab自相关代码特征噪声
该存储库包含文章“集体动力学中的噪声诱发效应和从数据推断交互作用”中用于分析的代码和数据。
图2的代码
为给定的一组参数生成极化时间序列：可以使用matlab代码（
/Figure_2/Gillespie_stochastic_process.m
）计算极化/顺序参数。
需要设置的重要参数是N（系统大小），r1，r2，r3，r4（用于不同的React速率）。
N
=
50、100、200；
r1
=
0.01；
r2
=
1；
r3
=
0（用于成对模型）和0.08（用于ternay模型）
其他参数包括“色调”，“趋势”。
色调=
50;
Tend
=
Tint
*迭代次数。
将此公式中的迭代次数设置为1000000。
参数rel用于仿真的实现/重复次数。
将rel>
=
1设置为1。实现一百万次迭代可能需要10到15分钟。
如果系统内存不足，请减少迭代次数。
输出是一个大小为（迭代数*
rel）的时间序列数组（S），以及一个存储系统时间的数组（tSample）。
可以计算时间序列（est_tau）的自相关时间。
exp_tau是给定React速率和系统
【文件预览】：
Characterizing_noise-master
----Figure_3()
--------optDt_changing_r1.m(3KB)
--------optDt_changing_r1.m~(3KB)
--------GS_runner1D.m(2KB)
--------optDt_changingN.m(3KB)
--------optDt_changingN.m~(3KB)
----README.md(4KB)
----Figure_2()
--------SDE_different_Dt.m(6KB)
--------driftAndDiffusion_const_time.m(3KB)
--------Gillespie_stochastic_process.m~(6KB)
--------SDE_different_Dt.m~(6KB)
--------Gillespie_stochastic_process.m(6KB)
----README.md~(4KB)
----Figure_4()
--------underlyingNoise.m(1KB)
--------varying_resolution.m(2KB)
--------noise_analysis.m~(401B)
--------noise_analysis.m(536B)
--------varying_resolution.m~(2KB)