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。

相关问题

时间序列变点检测及matlab代码

时间序列变点检测是指在时间序列中检测出变化点的位置，也就是说，时间序列在某个时间点发生了突变或者变化，我们需要找到这个时间点。常见的应用场景包括股票价格变化、气象数据变化、传感器数据变化等。

常用的时间序列变点检测方法包括基于均值/标准差的方法、基于聚类的方法、基于时间序列模型的方法等。

下面是一个基于均值/标准差的变点检测的matlab代码示例：

clear all;
close all;
clc;

% 生成时间序列数据
n = 1000;
t = 1:n;
x = sin(t/10) + randn(1,n);

% 绘制时间序列
figure;
plot(t,x);
title('Original Time Series');

% 计算均值和标准差
mu = mean(x);
sigma = std(x);

% 设置阈值
threshold = 3 * sigma;

% 检测变点
change_points = find(abs(x - mu) > threshold);

% 绘制变点位置
hold on;
for i = 1:length(change_points)
    plot([change_points(i) change_points(i)], ylim, 'r--');
end
hold off;
title('Change Point Detection Result');

上述代码首先生成了一个包含噪声的正弦波时间序列，然后计算了均值和标准差，设置了阈值，最后通过比较时间序列的值和均值的差值是否大于阈值来检测变点。检测到的变点用红色虚线表示。

需要注意的是，这种基于均值/标准差的变点检测方法只适用于数据呈现出较明显的均值/标准差变化的情况，对于非平稳的数据可能会出现较多的误检或漏检。针对不同的应用场景，需要选择合适的变点检测方法。

单维时间序列异常检测 matlab 代码

以下是一个基于z-score方法的单维时间序列异常检测的Matlab代码示例：

% 生成随机时间序列数据
data = randn(1, 1000);

% 计算均值和标准差
mu = mean(data);
sigma = std(data);

% 计算z-score
zscore = abs((data - mu) / sigma);

% 设置异常点的阈值
threshold = 3;

% 找出所有的异常点
outliers = find(zscore > threshold);

% 绘制时间序列和异常点
plot(data)
hold on
scatter(outliers, data(outliers), 'ro')

这段代码首先生成了一个长度为1000的随机时间序列数据，然后计算了这个时间序列的均值和标准差，并计算了每个数据点的z-score。接着设置了一个阈值，将z-score大于阈值的数据点标记为异常点，并将这些异常点在时间序列图上用红色圆圈标出。