Nolds：基于时间序列的非线性动态系统测量库

Nolds：基于时间序列的非线性动态系统测量库

nolds Nonlinear measures for dynamical systems (based on one-dimensional time series) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/no/nolds

一、项目基础介绍与主要编程语言

Nolds 是一个基于 Python 的开源项目，旨在为非线性动态系统的分析提供一种基于一维时间序列的测量方法。该项目由 Christopher Schölzel 开发并维护，采用 Python 编程语言实现，支持 Python 2（>= 2.7）和 Python 3（>= 3.4）。

二、项目的核心功能

Nolds 提供了多种非线性测量方法，主要包括：

• 样本熵（Sample Entropy）：用于衡量时间序列的复杂性。
• 相关维度（Correlation Dimension）：测量时间序列的分形维度，与复杂性相关。
• 李雅普诺夫指数（Lyapunov Exponent）：正李雅普诺夫指数表示混沌和不可预测性。
• 赫斯特指数（Hurst Exponent）：衡量时间序列的“长期记忆”，对于股票数据分析尤其有趣。
• 去趋势波动分析（Detrended Fluctuation Analysis，DFA）：测量赫斯特参数 H，适用于非平稳过程。
• 广义赫斯特指数（Generalized Hurst Exponent，GHE）：对具有多分形特性的数据序列的赫斯特指数进行泛化。

三、项目最近更新的功能

根据最新的项目更新记录，以下是最近添加或改进的功能：

• 改进了部分算法的稳定性和准确性，例如在计算李雅普诺夫指数时采用了更稳定的算法。
• 增加了新的非线性测量方法，扩大了库的功能。
• 优化了代码文档和示例，使得用户更容易理解和应用这些非线性测量方法。

Nolds 项目的维护者持续在功能和性能上进行改进，以满足用户的需求，并确保项目的实用性和可靠性。

nolds Nonlinear measures for dynamical systems (based on one-dimensional time series) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/no/nolds