非度量时间序列循环模式识别工具：基于Matlab的Contingency Periodogram开发

资源摘要信息:"该文件是关于使用Matlab开发的用于识别非度量时间序列中循环模式的程序。程序的核心功能是实现Legendre等人在1981年描述的应急周期图方法。这种方法主要处理非度量数据，即由类别或等级组成的数据构成的时间序列。对于非度量数据，程序可以确定数据中是否存在重复模式，也就是说，是否有周期性的出现。 在这个程序中，用户可以通过定义将某些排名视为同一组的一部分，或者利用最大熵方法自动确定分区。最大熵方法是一种统计推理技术，它在给定的信息约束下寻找具有最大不确定性的概率分布。Legendre等人在其研究中提到，最大熵方法可以用于确定排名数据的最优分区，这在本程序中得到了实现。 程序的输出包括时间序列图、每个周期的熵与95%显著性水平的比较图，以及具有潜在显著性周期性的向量。这些输出有助于用户深入理解时间序列的周期性特征。时间序列图直观显示数据随时间变化的趋势；熵图则帮助用户了解每个周期的复杂度和不确定性；而显著性周期性的向量则是识别时间序列中潜在循环模式的关键。 为了使用该程序，用户需要提供非度量数据的时间序列输入。这通常意味着提供一系列分类或排序的数据点，例如，一周每天的天气状况（晴、多云、雨）或者产品销售排名等。然后程序会分析这些数据，根据定义好的参数或算法自动生成周期图和其他相关图表。 这个程序特别适用于那些需要识别和分析时间序列数据中隐含周期模式的研究人员，如气象学家、金融分析师、生物学家等。他们可以借助这种周期性分析，预测事件的发生或理解某些自然现象和人为活动的规律性。 该程序是用Matlab编写的，Matlab是一种流行的数学计算和工程绘图软件，它以其强大的数值计算能力、直观的编程语言和丰富的工具箱在工程领域和科研机构中得到了广泛的应用。程序的文件名称为'contperiod.zip'，表明这是一个压缩文件，用户在使用之前需要解压。 需要注意的是，应急周期图方法要求用户对时间序列数据有一定的理解，并需要能够正确解释输出结果。此外，由于涉及到统计和概率计算，用户还需要具备一定的统计学知识。使用过程中，可能会涉及对Matlab环境的配置，以及对Matlab编程语言的理解和应用。"