Pettitt 突变点检测 matlab的代码

Pettitt 突变点检测是一种用于检测时间序列数据中突变点的方法。在MATLAB中实现这种检测通常包括以下步骤：

1. 计算序列的秩值（rank values）。
2. 计算秩值的累积和。
3. 应用Pettitt算法来查找累积和序列中最大的统计量，该统计量对应于最有可能的突变点。

以下是一个简单的Pettitt突变点检测算法的MATLAB实现示例：

function [breakpoint, U] = pettitt_test(y)
    % 输入参数 y 是一个时间序列向量
    % 输出参数 breakpoint 是检测到的突变点位置
    % 输出参数 U 是用于统计测试的序列

    n = length(y);
    U = zeros(n,1);
    for i=1:n
        U(i) = sum(y > y(i));
    end
    U = U - (n+1)/2;
    [Umax, breakpoint] = max(abs(U));
end

使用该函数时，你需要传入一个时间序列向量 `y`，函数会返回突变点的位置 `breakpoint` 和用于统计测试的序列 `U`。注意，这个简单的实现没有进行显著性测试，只是找出了最可能的突变点。

在实际使用中，你可能需要对突变点的存在进行显著性检验，并确定一个统计阈值来决定是否接受检测到的突变点为有效的。这通常涉及到更复杂的统计处理，可能需要额外的函数或程序来完成。

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Pettitt 突变点检测 matlab的完整代码

Pettitt 突变点检测是一种用于时间序列数据的统计方法，旨在识别数据中的显著变化点。在 MATLAB 中实现 Pettitt 突变点检测通常涉及计算每个时间点的统计量，然后选择统计量最大的点作为可能的突变点。然而，具体的 MATLAB 实现代码可能因需求而异，且这里无法提供一段完整的代码，但我可以给出一个基本的框架，供你参考：

function [breakpoint, Pettitt_statistic] = pettitt_test(data)
    % 输入参数：data - 时间序列数据向量
    % 输出参数：breakpoint - 检测到的突变点位置
    % 输出参数：Pettitt_statistic - 突变点的统计量

    n = length(data);
    U = zeros(n, n);
    Pettitt_statistic = zeros(1, n-1);

    % 计算U统计量
    for i = 1:n
        for j = i+1:n
            U(i, j) = sign(data(i) - data(j));
        end
    end

    % 计算K统计量
    for i = 1:n-1
        for j = i+1:n
            Pettitt_statistic(i) = Pettitt_statistic(i) + abs(U(i, j));
        end
    end

    % 找到统计量最大的点作为可能的突变点
    [max_statistic, index] = max(Pettitt_statistic);
    breakpoint = index;

    % 修正突变点位置为第二个数据点后的位置
    breakpoint = breakpoint + 1;
end

这段代码提供了一个 Pettitt 突变点检测的 MATLAB 函数框架，你需要传入时间序列数据，并能够得到突变点的位置以及对应的统计量。请注意，这只是一个基础示例，可能需要根据你的具体数据和需求进行调整。

pettitt突变点检测 matlab

Pettitt突变点检测是一种用于检测一个时间序列中是否存在突变点的方法。它可以通过比较序列中的元素与之前的元素的大小关系来确定突变点的位置。MATLAB提供了多种实现Pettitt突变点检测的方法。

一种实现Pettitt突变点检测的方法是根据参考中描述的MATLAB代码。这个代码包括了实现Pettitt突变点检测的原理、相关的MATLAB代码和案例。你可以下载代码并在MATLAB中设置路径，然后将数据保存为两列的excel并保存在代码路径中，修改runpettitt_changeplot.m中的文件名称，最后运行代码。

另一种实现Pettitt突变点检测的方法是根据参考中提供的MATLAB代码。这个代码包括了突变点的检测和图形绘制。你需要将数据保存为两列的excel并保存在代码路径中，然后在MATLAB中设置路径并修改runpettitt_changeplot.m中的文件名称，最后运行代码。需要注意的是，p值部分需要用户自己查找。

还有一种实现Pettitt突变点检测的方法是根据参考中提供的MATLAB函数。这个函数用于在一维连续时间序列中找到变化点。该函数会输出变化点在序列中的位置、Pettitt检验的统计量和p值。

综上所述，根据不同的需求，你可以选择不同的方法来实现Pettitt突变点检测的MATLAB代码。