Matlab代码

以下是一个基本的 R/S 分析的 MATLAB 代码，供参考：

% 读取时间序列数据并转换为向量形式
data = csvread('data.csv');
x = data(:, 2);

% 设置子段长度
n = 50;

% 计算序列长度
len = length(x);

% 将序列分段
num_segments = floor(len/n);
x_segments = reshape(x(1:num_segments*n), n, num_segments)';
x_last = x(num_segments*n+1:end);

% 计算每个子段的平均值和标准差
x_mean = mean(x_segments, 2);
x_std = std(x_segments, 0, 2);

% 计算每个子段的 R/S 值
rs = zeros(num_segments, 1);
for i = 1:num_segments
    segment = x_segments(i, :);
    r = max(segment) - min(segment);
    s = x_std(i);
    rs(i) = r/s;
end

% 计算序列的 R/S 值
rs_mean = mean(rs);

% 可视化结果
plot(x);
hold on;
plot(num_segments*n+1:len, x_last, 'r');
xlabel('Time');
ylabel('Value');
title(['R/S = ' num2str(rs_mean)]);

其中，假设数据存储在名为 `data.csv` 的文件中，第二列为时间序列数据。代码中使用了 `csvread` 函数读取数据，然后将其转换为向量形式。通过设置子段长度 `n`，将序列分为若干个子段并计算其平均值和标准差。然后，计算每个子段的 R/S 值，并将所有子段的 R/S 值取平均值得到序列的 R/S 值。最后，将时间序列和 R/S 值可视化。