时间序列退化点检测的matlab代码

以下是一个基于ARIMA模型的时间序列退化点检测的MATLAB代码示例：

% 导入数据
data = load('data.txt');
x = data(:,1); % 时间序列数据

% 定义ARIMA模型阶数
p = 3; % AR阶数
d = 1; % 差分阶数
q = 2; % MA阶数

% 拟合ARIMA模型
Mdl = arima(p,d,q);
EstMdl = estimate(Mdl,x);

% 残差序列
residuals = infer(EstMdl,x);

% 计算残差均值和标准差
mu = mean(residuals);
sigma = std(residuals);

% 确定异常值的阈值
threshold = mu + 3*sigma;

% 检测异常点
anomalies = abs(residuals) > threshold;

% 绘制时间序列和异常点
figure
plot(x)
hold on
plot(anomalies,'ro')

在这个示例中，首先导入时间序列数据，然后定义ARIMA模型的阶数。使用 `arima` 函数拟合ARIMA模型，并使用 `infer` 函数计算残差序列。接下来，计算残差均值和标准差，并根据3倍标准差确定异常值的阈值。最后，检测异常点并将其绘制出来。

请注意，这只是一个简单的示例，具体的时间序列退化点检测方法可能会更加复杂。