循环平稳特征检测算法代码matlab

循环平稳特征检测算法是一种用来判断时间序列数据是否呈现循环平稳性的方法。下面是一个用MATLAB实现循环平稳特征检测算法的示例代码。

首先，我们需要导入时间序列数据。假设我们的时间序列数据存储在一个名为"series"的变量中。

% 导入时间序列数据
load('series.mat');

接下来，我们需要定义循环平稳特征检测算法的函数。这个函数将接受时间序列数据作为输入，并返回一个判断结果，如果时间序列数据呈现循环平稳性，则返回1，否则返回0。

function result = cyclicStationaryDetection(series)
    n = length(series); % 时间序列数据的长度
    k = floor(n/2); % 设置循环平稳性检测的阈值
    
    % 计算自相关系数
    autoCorr = zeros(1, k);
    for lag = 1:k
        autoCorr(lag) = corr(series(1:end-lag), series(1+lag:end)); % 计算滞后lag的自相关系数
    end
    
    % 判断循环平稳性
    for i = 1:k-1
        if autoCorr(i) >= autoCorr(i+1)
            result = 0; % 自相关系数不满足循环平稳性的条件
            return;
        end
    end
    
    result = 1; % 自相关系数满足循环平稳性的条件
end

最后，我们可以调用这个函数来检测时间序列数据的循环平稳性。

result = cyclicStationaryDetection(series);
disp(result);

这个示例代码中，我们首先导入时间序列数据，然后定义了一个名为"cyclicStationaryDetection"的函数来进行循环平稳特征检测。最后，我们调用这个函数来检测时间序列数据的循环平稳性，并将结果输出。