%%使用fft实现周期图法%Input% signal -Signal vector 输入信号(行向量)% nsc -Number SeCtion 每个小分段的信号长度% nov -Number OverLap 重叠点数% fs -Frequency of Sample 采样率%Output% S - A matrix that each columisa FFTfortime of nsc% 如果nfft为偶数,则S的行数为(nfft/2+1),如果nfft为奇数...
这可以帮助我们直观地了解数据的趋势和周期性。 ```matlab plot(ts.Time, ts.Data); % 绘制时间序列图形 xlabel('时间'); % 设置x轴标签 ylabel('数据'); % 设置y轴标签 title('时间序列数据'); % 设置标题 ``` 除了绘制时间序列图形,我们还可以使用`acf`函数和`pacf`函数来计算时间序列数据的自相关...
在MATLAB中,可以使用内置函数`xcorr`来计算自相关函数,并进行周期性分析。 自相关函数是由原始序列与滞后版本的序列之间的相关性统计量构成的。滞后是指将序列向后移动几个时间单位。在MATLAB中,通过将滞后长度作为参数传递给`xcorr`函数,可以计算得到自相关函数。下面是使用MATLAB编写的自相关函数的示例代码: ```...
1.2 matlab代码 %% t_s = 0.01; %采样时间间隔,也就是周期0.01s,采集频率为100Hz t_start = 0.5; %起始时间 t_end = 5; %终止时间 t = t_start:t_s:t_end; %时间序列 a=5; y=exp(-a*t); y_f = fft(y); %直接进行fft变换后的结果 subplot(3,1,1); plot(t,y); title('原始信号...
%系统采样率 dt=1/fs; time_window=50.96e-6; t = 0:dt:time_window-dt; %单周期持续时间 ...
它基于谐波分析原理,可以从观测数据中提取出周期性变化的信号成分,并进行数据插值和去噪处理。这一算法的主要思想是将时间序列数据分解为多个不同频率的谐波成分,并通过拟合这些成分来重构原始数据。该算法适用于具有任意周期性的时间序列,可以处理缺失值和异常值,并能够保留原始数据的整体趋势和周期性。
第五题代码 function Q5_time()%Q5_PWXJY 对第1周到第104周的数据进行平稳性检验%时间序列预测 step1%发现数据不是平稳的,就要通过差分的方法将数据变为平稳%阶差分消除趋势,步差分消除周期 clc;clear;%%数据的输入与预定义 temp_data=xlsread('data_5',1,'A1 : H13');data=zeros(1,104);fori=1:13...
由于时间序列f(x)是离散信号,对应的傅里叶变换F(f)为周期信号,虽然长度相同,但F(f)包含两个周期(负频率部分和正频率部分),因此,我们只需要正频率部分即可fft_x = fft_x(1:N/2+1); 由于F(f)包含两个周期,而我们仅取了一个周期,故要恢复准确的振幅和功率谱,需要对振幅(功率谱)乘以2;但零频率和奈...
代码 这是我写的时间序列分析模型的matlab代码,里面的变量名称基本和文章保持一致。为了让代码读起来更加舒适,我添加了大量的注释,帮助大家理解。在遇到真实情景的时候,只需要按照题目要求在上面进行一些小小的改动就可以运行了。 T=12;%T表示周期,也就是月数 ...