sw检验的matlab代码

以下是一个简单的SW检验的MATLAB代码示例：

% 输入数据
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6]; % 待检验的数据序列
m = 3; % 移动窗口的大小

% 计算SW统计量
n = length(x);
sw = zeros(1, n-m+1);
for i = 1:(n-m+1)
    sw(i) = sum(x(i:i+m-1));
end

% 计算p值
mean_sw = mean(sw);
std_sw = std(sw);
z = (sw - mean_sw) / std_sw;
p_value = 2 * min(normcdf(z), 1 - normcdf(z));

% 打印结果
disp(['SW统计量：', num2str(sw)]);
disp(['p值：', num2str(p_value)]);

这段代码中，我们首先定义了待检验的数据序列 `x`，然后设置了移动窗口的大小 `m`。接下来，使用一个循环计算SW统计量，即窗口内数据的总和。最后，根据SW统计量计算p值，并打印结果。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体要求进行修改和优化。

相关问题

鲁棒主成分分析matlab代码

下面是一份鲁棒主成分分析（ROBPCA）的 MATLAB 代码示例：

% 加载数据
load fisheriris

% 提取需要的数据列
X = meas(:,1:4);

% 进行鲁棒主成分分析
out = robpca(X);

% 输出结果
disp('鲁棒主成分分析结果：')
disp(out)

% 绘制主成分分析结果
figure
biplot(out.loadings(:,1:2),'Scores',out.scores(:,1:2),'VarLabels',{'SL','SW','PL','PW'})
title('ROBPCA')

这份代码使用 `meas` 数据集中的前四列数据进行鲁棒主成分分析，并将结果输出和绘制在图表中。其中，`robpca` 函数是 MATLAB 自带的鲁棒主成分分析函数。

lda降维算法的matlab代码

LDA（Linear Discriminant Analysis）是一种经典的降维算法，主要用于特征提取和分类问题。下面是LDA降维算法的MATLAB代码：

function ldaReducedData = lda(X, y, k)
% X为输入数据矩阵，y为类别标签向量，k为目标降维后的维度

% 计算每个类别的样本均值
classLabels = unique(y);
numClasses = length(classLabels);
meanVectors = zeros(numClasses, size(X, 2));
for i = 1:numClasses
    meanVectors(i, :) = mean(X(y == classLabels(i), :));
end

% 计算类内散度矩阵Sw和类间散度矩阵Sb
Sw = zeros(size(X, 2));
Sb = zeros(size(X, 2));
for i = 1:numClasses
    classData = X(y == classLabels(i), :);
    classMean = meanVectors(i, :);
    classSamples = size(classData, 1);
    Sw = Sw + ((classData - classMean)' * (classData - classMean));
    Sb = Sb + classSamples * ((classMean - mean(X))' * (classMean - mean(X)));
end

% 计算Sw逆矩阵乘以Sb的特征向量
[V, ~] = eig(Sw \ Sb);

% 选择前k个特征向量作为转换矩阵
ldaTransformMatrix = V(:, 1:k);

% 归一化转换矩阵
ldaTransformMatrix = ldaTransformMatrix ./ vecnorm(ldaTransformMatrix);

% 使用转换矩阵进行降维
ldaReducedData = X * ldaTransformMatrix;

end

此代码实现了LDA降维算法的核心思想，首先计算每个类别的样本均值，然后计算类内散度矩阵和类间散度矩阵，接着通过计算Sw逆矩阵乘以Sb的特征向量来得到转换矩阵。最后，选择前k个特征向量组成转换矩阵，并使用该转换矩阵对输入数据进行降维。