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。