基于统计方法的时间序列异常检测的MATLAB代码

下面是一个基于统计方法的时间序列异常检测的MATLAB代码示例：

% 生成一个有异常的时间序列
data = [randn(1, 50), 10, randn(1, 50)];

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

% 设置阈值
threshold = 3;

% 判断每个数据点是否异常
for i = 1:length(data)
    if abs(data(i)-mu) > threshold*sigma
        fprintf('异常点出现在第%d个位置，数值为%f\n', i, data(i));
    end
end

该代码首先生成一个有异常的时间序列数据，然后计算该序列的均值和标准差，设定一个阈值，判断每个数据点是否异常。如果某个数据点的绝对值与均值的差异大于阈值乘以标准差，则认为该点是异常点。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中，需要根据具体情况选择合适的统计方法，并进行更加完善的异常检测。

相关问题

基于统计方法的时间序列异常检测的python代码

以下是基于统计方法的时间序列异常检测的 Python 代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.stats import zscore

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col='timestamp')
data.index = pd.to_datetime(data.index)

# 计算每个数据点的 z-score
data['zscore'] = zscore(data['value'])

# 定义异常阈值，这里取 z-score 绝对值大于 3 为异常点
threshold = 3

# 标记异常点
data['is_anomaly'] = np.abs(data['zscore']) > threshold

# 输出异常点
anomalies = data[data['is_anomaly']]
print(anomalies)

其中，`data.csv` 是时间序列数据文件，包含两列：`timestamp` 表示时间戳，`value` 表示对应的数值。该代码使用了 scipy 库中的 `zscore` 函数计算每个数据点的 z-score，然后根据设定的阈值标记出异常点，并输出异常点数据。

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。