时间序列退化点检测的matlab代码

以下是一个简单的时间序列退化点检测的matlab代码示例：

clc; clear; close all;

% 生成数据
x = [sin(0:0.1:2*pi), 3+sin(0.1:0.1:2*pi), 2+sin(0.05:0.1:2*pi), 4+sin(0.15:0.1:2*pi)];
x = x + 0.5*randn(size(x));

% 绘制原始数据
figure;
plot(x);
title('原始数据');

% 计算一阶差分
delta_x = diff(x);

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

% 根据标准差的倍数来确定阈值
threshold = 3*sigma;

% 检测退化点
degradation_points = find(abs(delta_x) > threshold);

% 绘制退化点
figure;
plot(x);
hold on;
plot(degradation_points, x(degradation_points), 'rx', 'LineWidth', 2, 'MarkerSize', 10);
title('退化点检测结果');

该代码的思路是首先计算时间序列数据的一阶差分，然后通过均值和标准差来确定一个阈值，如果差分的绝对值大于阈值，则认为该点是一个退化点。最后将退化点标记在原始数据上。这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要考虑更多的因素。

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。