循环平稳检测matlab代码

在MATLAB中，循环平稳检测通常用于分析信号的时间序列特征，确定其是否存在周期性的变化。这种技术常用于时间序列分析、滤波以及信号处理等领域。下面是一个简单的例子，展示如何使用Matlab内置函数`hurst exponent`进行循环平稳性的检测：

% 加载示例数据
load('example_data.mat'); % 假设你有名为'time_series'的数据

% 定义需要检测的窗口长度
window_length = 50; % 可以根据实际情况调整

% 计算Hurst指数
[H, p] = hurst(ts, 'lag', window_length); 

% Hurst指数介于0.5和1之间，越接近1表示时间序列越稳定，越接近0.5则表示不稳定，周期性强
is_cyclic = (H > 0.7) & (H < 0.9); % 你可以自定义阈值判断是否循环平稳

% 显示结果
if is_cyclic
    disp('时间序列存在明显的循环稳定性');
else
    disp('时间序列不是循环稳定的');
end

这里，`hurst`函数返回Hurst指数和显著性水平p。`hurst`函数可以检测到自相似性，而循环平稳性通常与自相似性有关。

相关问题

循环平稳特征检测算法代码matlab

循环平稳特征检测算法是一种用来判断时间序列数据是否呈现循环平稳性的方法。下面是一个用MATLAB实现循环平稳特征检测算法的示例代码。

首先，我们需要导入时间序列数据。假设我们的时间序列数据存储在一个名为"series"的变量中。

% 导入时间序列数据
load('series.mat');

接下来，我们需要定义循环平稳特征检测算法的函数。这个函数将接受时间序列数据作为输入，并返回一个判断结果，如果时间序列数据呈现循环平稳性，则返回1，否则返回0。

function result = cyclicStationaryDetection(series)
    n = length(series); % 时间序列数据的长度
    k = floor(n/2); % 设置循环平稳性检测的阈值
    
    % 计算自相关系数
    autoCorr = zeros(1, k);
    for lag = 1:k
        autoCorr(lag) = corr(series(1:end-lag), series(1+lag:end)); % 计算滞后lag的自相关系数
    end
    
    % 判断循环平稳性
    for i = 1:k-1
        if autoCorr(i) >= autoCorr(i+1)
            result = 0; % 自相关系数不满足循环平稳性的条件
            return;
        end
    end
    
    result = 1; % 自相关系数满足循环平稳性的条件
end

最后，我们可以调用这个函数来检测时间序列数据的循环平稳性。

result = cyclicStationaryDetection(series);
disp(result);

这个示例代码中，我们首先导入时间序列数据，然后定义了一个名为"cyclicStationaryDetection"的函数来进行循环平稳特征检测。最后，我们调用这个函数来检测时间序列数据的循环平稳性，并将结果输出。