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。