时域、频域、熵特征指标特征提取MATLAB代码,一行代码实现特征提取 823 -- 2:00 App 时间序列异常检测:适用于长周期非平稳时间序列的异常检测模型#机器学习 #论文 #人工智能 #计算机 #科研 387 -- 1:58 App 基于PSO粒子群优化的CNN-LSTM-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真 2117 43 9:15:36 App B站强推!
利用MATLAB符号数学工具箱来模拟钟摆周期性运动(含源代码与配套资料), 视频播放量 174、弹幕量 0、点赞数 9、投硬币枚数 8、收藏人数 9、转发人数 0, 视频作者 啊11456, 作者简介 ,相关视频:【MATLAB速成】这绝对是我在B站见到过最全最详细的MATLAB课程,整整27集,花3
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: ```...
如下图所示,为1949年到1960年每月国际航空公司的乘客人数。从中可以看到明显的季节性,该周期为12个月。 其中包含了季节性和趋势性 一种适用于描述这类序列的模型称作季节时间序列模型(SARIMA, seasonal ARIMA model),也叫乘积ARIMA模型,因为模型的形式是以相乘的形式表示。
tre=0.002; %[Hz] 时间分辨率 t=0:1/fs:te; %[s] 时间序列 sc= chirp(t,fa(1),te,fa(2)); %信号生成%待传参(实参) signal=sc; nsc= floor(fs/fre); nff=2^nextpow2(nsc);%每个窗口进行fft的长度 nov= floor(nsc*0.9);% %---Chirp 信号生成(end)--- %%使用fft实现周期图法%Input%...
4.时间序列预测 %% 时间序列预测 %输入原始数据 A = [970279 1259308 1127571 1163959 1169540 1076938 991350 953275 951508 904434 889381 864015 836236 ]'; %判断是否平稳,使用ADF检验 h = adftest(A) %B = dtrend(A) B = diff(A) H = adftest(B) ...
时间序列是指按时间顺序排列的一系列观测值,这些观测值通常是在连续的时间间隔内收集的。时间序列数据广泛应用于经济学、金融学、气象学、工程学等领域,用于分析趋势、周期性、季节性等特征。 2. MATLAB中如何表示和处理时间序列数据? 在MATLAB中,时间序列数据通常以向量或矩阵的形式表示,其中每个元素代表一个时间点的...
本篇文章将介绍MATLAB中的时间序列分析,包括预测与建模的基本概念,并提供相应的代码实例以加深理解。 1. 时间序列数据的概述 时间序列数据是按时间顺序排列的一系列数据点,通常用于观察某种现象随时间的变化。时间序列分析的目标是理解数据的内在结构、识别趋势、周期性以及季节性变化,并基于这些信息进行预测。 1.1 时间...