时间序列分析案列matlab

时间序列分析是一种用于处理时间序列数据的统计方法。在MATLAB中，我们可以使用一些内置函数和工具箱来进行时间序列分析。以下是一些关于时间序列分析的MATLAB案例：

1. ARIMA模型：ARIMA模型是一种广泛应用于时间序列分析的模型，可以用于预测未来的观测值。在MATLAB中，可以使用econometric Toolbox中的arima函数来拟合ARIMA模型，并使用forecast函数进行预测。

2. 频谱分析：频谱分析是一种用于研究时间序列中周期性变化的方法。在MATLAB中，可以使用dsp Toolbox中的periodogram函数或pwelch函数来进行频谱分析，并绘制功率谱密度图。

3. 自回归模型：自回归模型是一种常用的时间序列模型，用于描述观测值与过去观测值之间的关系。在MATLAB中，可以使用econometric Toolbox中的ar函数来拟合自回归模型，并使用forecast函数进行预测。

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