MATLAB白噪声检验代码

当你说“MATLAB白噪声检验代码”，你想要一个可以用于检验一组数据是否符合白噪声假设的 MATLAB 代码，对吗？如果是这样的话，下面是一个示例代码：

% 生成随机的白噪声数据
N = 1000; % 数据点数
mean_val = 0; % 均值
std_dev = 1; % 标准差
data = mean_val + std_dev * randn(N, 1);

% 白噪声检验
[h, p, Q] = lbqtest(data);
disp(['LBQ test statistic: ', num2str(Q)])
disp(['p-value: ', num2str(p)])

% 绘制数据和白噪声假设的直方图
figure;
histogram(data, 'Normalization', 'pdf');
hold on;
x = linspace(min(data), max(data), 100);
y = normpdf(x, mean_val, std_dev);
plot(x, y, 'r', 'LineWidth', 2);
legend('Data', 'Normal Distribution');
xlabel('Data');
ylabel('Probability Density');

这个代码生成了一个随机的白噪声数据，并使用LBQ检验（Ljung-Box检验）来判断数据是否符合白噪声假设。结果中的LBQ test statistic（LBQ统计量）和p-value（p值）可以用来评估数据是否符合白噪声假设。代码还绘制了数据和白噪声假设的直方图，以便观察数据的分布情况。你可以根据需要进行修改和调整。