lis*_*jim 6 matlab data-analysis adjustment
大家下午好,我有这个新问题,希望你能再次帮助我:
我有一个矢量,您可以在下一个链接中找到:
https://drive.google.com/file/d/0B4WGV21GqSL5Y09GU240N3F1YkU/edit?usp=sharing
绘制的矢量看起来像这样:
如您所见,图中的某些部分数据的行为几乎是线性的.这就是我在说的:
我需要的是根据数据中某些部分的线性来找到那些断点.你可能会问自己,当数据的一部分不是线性的时候会发生什么,好吧,算法不会采用那个部分.
我希望你能帮助我,谢谢.
您要做的是称为分段线性时间序列分割.
解决这个问题有很多方法,它们的复杂性和准确性各不相同.
这是最简单的一个,称为滑动窗口分割:
function [breaks vals] = segment( data, max_error )
breaks = [];
vals = [];
left = 1;
for right = 2:length(data)
err = linear_regresion(data(left:right));
if max(abs(err)) > max_error
breaks(end+1) = right-1;
vals(end+1) = data(right-1);
left = right;
end
end
end
function err = linear_regresion( data )
n = length(data);
x = (1:n)' - (n+1)/2;
y = data - mean(data);
k = sum(x.*y) ./ sum(x.^2);
err = y - k*x;
end
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
linear_regresion
这是一个简单的线性回归算法的实现.
在我的例子中,我使用最大绝对误差作为停止标准,但您可以用任何其他拟合函数替换它,例如均方误差.
以下是使用以下内容细分数据的示例max_error = 0.04
:
你可以找到更多关于这个和其他的分割技术本次调查文件.
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