matlab程序突变点 检验

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用Matlab进行MK趋势分析与突变检验

用Matlab进行MK趋势分析与突变检验

% M-K 趋势检定clear, close all,clc % clear:清变数 close all:清图面 clc:清画面% define and assign the full file path using "file open" dialog[filename filepath]=uigetfile('data1.xls');full_filepath=[filepath filename];[X,TXTX,RAWX]=xlsread(full_filepath,1); % 数据全部读入,数据缺失不影响结果x=X(:,1); % x 时间 <nx1>y=X(:,2); % y 数据 <nx1>% 计算 Sn=size(y,1); % 数据个数S=0;for i=1:n-1S = S + sum(sign(y(i+1:n) - y(i))); % S 计算式end% 计算 VarSVarS=n*(n-1)*(2*n+5)/18;%计算 Zif S>0Z=(S-1)/sqrt(VarS);elseZ=(S+1)/sqrt(VarS);end% 计算 Zabsalpha1=0.05; % 信度 95% 的显著水平alpha2=0.01; % 信度 99% 的显著水平PZ1=norminv(1-alpha1/2,0,1);PZ2=norminv(1-alpha2/2,0,1);H=0; % 虚无假设Zabs=abs(Z);if Zabs >= PZ1H=1;elseH=0;endP_value=2*(1-normcdf(abs(Z),0,1)); % 若 P_value 比 alpha1 小,则否定虚无假设% 计算倾斜度ndash=n*(n -1)/2; % 对称矩阵上半部slope1= zeros( ndash, 1 ); % 起始归零m=0;for k = 1:n-1,for j = k+1:n,m=m+1;slope1(m) = ( y(j) - y(k) ) / (x(j) - x(k) ) ;% 分母非 (j-k) end;end;slope= median( slope1 ); % 中位数% 历线绘图yd=max(y)-min(y);figureplot(x,y,'b-o','linewidth',1.5);axis([min(x),max(x),min(y)-0.2*yd,max(y)+0.2*yd]); % 全距外扩 20% xlabel('时间','FontName','TimesNewRoman','FontSize',12);ylabel('数据','FontName','TimesNewRoman','Fontsize',12);title('数据历线图') %添加标题grid onoutput='数据历线图';saveas(gcf, output, 'jpg')% M-K 突变检定Sk=zeros(size(y)); % 起始归零UFk=zeros(size(y)); % 起始归零s1=0;for i=2:nfor j=1:iif y(i)>y(j)s1=s1+1;elses1=s1+0;end;end;Sk(i)=s1;E=i*(i-1)/4; % 均值Var=i*(i-1)*(2*i+5)/72; % 方差UFk(i)=(Sk(i)-E)/sqrt(Var);end;% 起始归零y2=zeros(size(y));Sk2=zeros(size(y));UBk=zeros(size(y));s2=0;for i=1:ny2(i)=y(n-i+1); % 逆序end;for i=2:nfor j=1:iif y2(i)>y2(j)s2=s2+1;elses2=s2+0;end;end;Sk2(i)=s2;E=i*(i-1)/4; % Sk2(i)的均值Var=i*(i-1)*(2*i+5)/72; % Sk2(i)的方差UBk(i)=-(Sk2(i)-E)/sqrt(Var);end;UBk2=zeros(size(y));for i=1:nUBk2(i)=UBk(n-i+1); % 逆序end;% 线性回归x1=x-x(1)+1; % x1 可为非连续时间序列,有缺失数据无所谓 x1< nx1 >,非 x1=[1:n]' r=corrcoef(x1,y) % 相关系数R2=r(1,2)^2C=polyfit(x1,y,1) % C(1):一次项系数 C(2):常数项系数% 画 UFk,UBk M-K统计量曲线图dFB=max(max(UFk)-min(UFk),max(UBk2)-min(UBk2));dFB1=min(min(UFk),min(UBk2))-0.2*dFB; % 全距外扩 20%dFB2=max(max(UFk),max(UBk2))+0.2*dFB;if dFB1>-PZ2dFB1=-5;endif dFB2<PZ2dFB2=5;endfigureplot(x,UFk,'r-','linewidth',1.5);hold onplot(x,UBk2,'b-','linewidth',1.5);plot(x ,PZ1*ones(n,1),'k-','linewidth',2);plot(x ,PZ2*ones(n,1),'g-','linewidth',2);axis([min(x),max(x),dFB1,dFB2]);legend('UF统计量','UB统计量','0.05显著水平','0.01显著水平'); xlabel('时间','FontName','TimesNewRoman','FontSize',12);ylabel('UFk UBk 统计量','FontName','TimesNewRoman','Fontsize',12); title('M-K 统计量曲线图') % 添加标题plot(x,0*ones(n,1),'k-.','linewidth',2) ;plot(x,-PZ1*ones(n,1),'k-','linewidth',2);plot(x,-PZ2*ones(n,1),'g-','linewidth',2);grid on % 画出主格网hold offoutput='M-K 统计量曲线图';saveas(gcf, output, 'jpg')[filename filepath]=uigetfile('test.xls');full_filepath=[filepath filename];xlswrite(full_filepath,x,'Sheet1','A1');xlswrite(full_filepath,UFk,'Sheet1','B1');xlswrite(full_filepath,UBk2,'Sheet1','C1');。

M-K突变检验

M-K突变检验

%最近写论文需要用到MK检验法,网上收集到大量的matlab代码,但是没有一个代码能够%完全正确运行或者分析信息不全,结合多位网友编写的MK检验法,经过我的改编,顺利得到%正确的运行结果,谢谢各位网友,希望对有需要的盆友有帮助% Mann-Kendall突变检测% 数据序列y% 结果序列UFk,UBk2%--------------------------------------------%读取excel中的数据,赋给矩阵y%获取y的样本数%A为时间和径流数据列A=xlswrite('数据.xls')x=A(:,1);%时间序列y=A(:,2);%径流数据列N=length(y);n=length(y);% 正序列计算---------------------------------% 定义累计量序列Sk,长度=y,初始值=0Sk=zeros(size(y));% 定义统计量UFk,长度=y,初始值=0UFk=zeros(size(y));% 定义Sk序列元素ss = 0;% i从2开始,因为根据统计量UFk公式,i=1时,Sk(1)、E(1)、Var(1)均为0% 此时UFk无意义,因此公式中,令UFk(1)=0for i=2:nfor j=1:iif y(i)>y(j)s=s+1;elses=s+0;end;end;Sk(i)=s;E=i*(i-1)/4; % Sk(i)的均值Var=i*(i-1)*(2*i+5)/72; % Sk(i)的方差UFk(i)=(Sk(i)-E)/sqrt(Var);end;% ------------------------------正序列计算end% 逆序列计算---------------------------------% 构造逆序列y2,长度=y,初始值=0y2=zeros(size(y));% 定义逆序累计量序列Sk2,长度=y,初始值=0Sk2=zeros(size(y));% 定义逆序统计量UBk,长度=y,初始值=0UBk=zeros(size(y));% s归0s=0;% 按时间序列逆转样本y% 也可以使用y2=flipud(y);或者y2=flipdim(y,1);for i=1:ny2(i)=y(n-i+1);end;% i从2开始,因为根据统计量UBk公式,i=1时,Sk2(1)、E(1)、Var(1)均为0% 此时UBk无意义,因此公式中,令UBk(1)=0for i=2:nfor j=1:iif y2(i)>y2(j)s=s+1;elses=s+0;end;end;Sk2(i)=s;E=i*(i-1)/4; % Sk2(i)的均值Var=i*(i-1)*(2*i+5)/72; % Sk2(i)的方差% 由于对逆序序列的累计量Sk2的构建中,依然用的是累加法,即后者大于前者时s加1,% 则s的大小表征了一种上升的趋势的大小,而序列逆序以后,应当表现出与原序列相反% 的趋势表现,因此,用累加法统计Sk2序列,统计量公式(S(i)-E(i))/sqrt(Var(i))% 也不应改变,但统计量UBk应取相反数以表征正确的逆序序列的趋势UBk(i)=0-(Sk2(i)-E)/sqrt(Var);end;% ------------------------------逆序列计算end% 此时上一步的到UBk表现的是逆序列在逆序时间上的趋势统计量% 与UFk做图寻找突变点时,2条曲线应具有同样的时间轴,因此% 再按时间序列逆转结果统计量UBk,得到时间正序的UBk2,做图用UBk2=zeros(size(y));% 也可以使用UBk2=flipud(UBk);或者UBk2=flipdim(UBk,1);for i=1:nUBk2(i)=UBk(n-i+1);end;% 做突变检测图时,使用UFk和UBk2% 写入目标xls文件:f:\test2.xls% 目标表单:Sheet1% 目标区域:UFk从A1开始,UBk2从B1开始xlswrite('f:\test2.xls',UFk,'Sheet1','A1');xlswrite('f:\test2.xls',UBk2,'Sheet1','B1');figure(3)%画图plot(x,UFk,'r-','linewidth',1.5);hold onplot(x,UBk2,'b-.','linewidth',1.5);plot(x,1.96*ones(N,1),':','linewidth',1);axis([min(x),max(x),-5,5]);legend('UF统计量','UB统计量','0.05显著水平');xlabel('t (year)','FontName','TimesNewRoman','FontSize',12); ylabel('统计量','FontName','TimesNewRoman','Fontsize',12); %grid onhold onplot(x,0*ones(N,1),'-.','linewidth',1);plot(x,1.96*ones(N,1),':','linewidth',1);plot(x,-1.96*ones(N,1),':','linewidth',1);。

mk突变点检验matlab

mk突变点检验matlab

mk突变点检验matlab在MATLAB 中进行MK 突变点检验,你可以使用一些统计工具箱中提供的函数。

这里我将给出一个基本的示例:假设你有一个数据向量 data,你想要对其进行 MK 突变点检验。

你可以按照以下步骤进行:计算排列对数(Prentice)统计量:使用 MATLAB 中的 mkt 函数计算排列对数统计量。

假设你的数据向量为 data,则可以按以下方式计算:[Z, p] = mkt(data);其中 Z 是排列对数统计量,p 是相应的 p 值。

检查显著性水平:通过比较 p 值和你选择的显著性水平(通常为 0.05 或 0.01),来确定是否拒绝原假设。

如果 p 值小于显著性水平,则可以拒绝原假设,表明存在显著的趋势或突变点。

下面是一个简单的示例:matlabCopy code% 生成示例数据data = randn(100, 1);% 计算排列对数统计量[Z, p] = mkt(data);% 显示结果fprintf('排列对数统计量 Z = %.2f\n', Z);fprintf('p 值 = %.4f\n', p);% 判断是否拒绝原假设(以显著性水平 0.05 为例)alpha = 0.05;if p < alphafprintf('在 %.2f 的显著性水平下,拒绝原假设,表明存在显著的趋势或突变点。

\n', alpha);elsefprintf('在 %.2f 的显著性水平下,接受原假设,没有足够的证据表明存在显著的趋势或突变点。

\n', alpha);end请注意,这只是一个简单的示例。

在实际应用中,你可能需要对数据进行预处理或根据具体情况调整参数。

matlab的mann-kendall突变点检测方法 -回复

matlab的mann-kendall突变点检测方法 -回复

matlab的mann-kendall突变点检测方法-回复什么是Mann-Kendall突变点检测方法?Mann-Kendall突变点检测方法是一种常用的统计分析方法,用于检测时间序列数据中的突变点或趋势变化。

该方法最早由Mann和Kendall于1945年提出,并被广泛应用于各个领域的研究中,如气象学、水文学、环境科学等。

Mann-Kendall突变点检测方法的原理是基于时间序列数据的等级排序进行统计分析。

对于给定的时间序列数据,其等级排序指的是将数据按照大小顺序进行排序,并将相同数值的数据赋予相同的等级。

通过将原始数据转换为等级数据,可以减小异常值的影响,使得结果更加准确。

如何进行Mann-Kendall突变点检测?下面将一步一步介绍如何进行Mann-Kendall突变点检测方法。

步骤1:数据准备首先,需要准备好待分析的时间序列数据。

该数据应为一个一维向量,包含连续的时间点和对应的观测值。

确保数据的长度足够长,以获取可靠的统计结果。

步骤2:计算等级数据接下来,需要将原始数据转换为等级数据。

对于给定的观测值,将其与其他所有观测值进行比较,根据大小关系为其分配等级。

具体而言,较小的观测值将获得较低的等级,较大的观测值将获得较高的等级。

如果存在相同的观测值,它们将被分配相同的平均等级。

步骤3:计算Mann-Kendall统计量计算Mann-Kendall统计量是判断时间序列是否存在趋势变化或突变点的关键步骤。

该统计量表示等级数据之间的差异程度,用于检验是否存在单调增长或单调减少的趋势。

根据具体情况,可使用不同的统计公式计算Mann-Kendall统计量,如S型统计量、小U统计量等。

步骤4:计算p值为了确定Mann-Kendall统计量的显著性水平,需要计算其对应的p值。

p值表示了将观察到的统计量归因于偶然的概率。

一般而言,较小的p值表明观察到的统计量较难通过偶然原因来解释,从而支持存在趋势变化或突变点的假设。

用Matlab进行MK趋势分析与突变检验

用Matlab进行MK趋势分析与突变检验

% M-K 趋势检定clear, close all,clc % clear:清变数 close all:清图面 clc:清画面% define and assign the full file path using "file open" dialog[filename filepath]=uigetfile('data1.xls');full_filepath=[filepath filename];[X,TXTX,RAWX]=xlsread(full_filepath,1); % 数据全部读入,数据缺失不影响结果x=X(:,1); % x 时间 <nx1>y=X(:,2); % y 数据 <nx1>% 计算 Sn=size(y,1); % 数据个数S=0;for i=1:n-1S = S + sum(sign(y(i+1:n) - y(i))); % S 计算式end% 计算 VarSVarS=n*(n-1)*(2*n+5)/18;%计算 Zif S>0Z=(S-1)/sqrt(VarS);elseZ=(S+1)/sqrt(VarS);end% 计算 Zabsalpha1=0.05; % 信度 95% 的显著水平alpha2=0.01; % 信度 99% 的显著水平PZ1=norminv(1-alpha1/2,0,1);PZ2=norminv(1-alpha2/2,0,1);H=0; % 虚无假设Zabs=abs(Z);if Zabs >= PZ1H=1;elseH=0;endP_value=2*(1-normcdf(abs(Z),0,1)); % 若 P_value 比 alpha1 小,则否定虚无假设% 计算倾斜度ndash=n*(n -1)/2; % 对称矩阵上半部slope1= zeros( ndash, 1 ); % 起始归零m=0;for k = 1:n-1,for j = k+1:n,m=m+1;slope1(m) = ( y(j) - y(k) ) / (x(j) - x(k) ) ;% 分母非 (j-k) end;end;slope= median( slope1 ); % 中位数% 历线绘图yd=max(y)-min(y);figureplot(x,y,'b-o','linewidth',1.5);axis([min(x),max(x),min(y)-0.2*yd,max(y)+0.2*yd]); % 全距外扩 20% xlabel('时间','FontName','TimesNewRoman','FontSize',12);ylabel('数据','FontName','TimesNewRoman','Fontsize',12);title('数据历线图') %添加标题grid onoutput='数据历线图';saveas(gcf, output, 'jpg')% M-K 突变检定Sk=zeros(size(y)); % 起始归零UFk=zeros(size(y)); % 起始归零s1=0;for i=2:nfor j=1:iif y(i)>y(j)s1=s1+1;elses1=s1+0;end;end;Sk(i)=s1;E=i*(i-1)/4; % 均值Var=i*(i-1)*(2*i+5)/72; % 方差UFk(i)=(Sk(i)-E)/sqrt(Var);end;% 起始归零y2=zeros(size(y));Sk2=zeros(size(y));UBk=zeros(size(y));s2=0;for i=1:ny2(i)=y(n-i+1); % 逆序end;for i=2:nfor j=1:iif y2(i)>y2(j)s2=s2+1;elses2=s2+0;end;end;Sk2(i)=s2;E=i*(i-1)/4; % Sk2(i)的均值Var=i*(i-1)*(2*i+5)/72; % Sk2(i)的方差UBk(i)=-(Sk2(i)-E)/sqrt(Var);end;UBk2=zeros(size(y));for i=1:nUBk2(i)=UBk(n-i+1); % 逆序end;% 线性回归x1=x-x(1)+1; % x1 可为非连续时间序列,有缺失数据无所谓 x1< nx1 >,非 x1=[1:n]' r=corrcoef(x1,y) % 相关系数R2=r(1,2)^2C=polyfit(x1,y,1) % C(1):一次项系数 C(2):常数项系数% 画 UFk,UBk M-K统计量曲线图dFB=max(max(UFk)-min(UFk),max(UBk2)-min(UBk2));dFB1=min(min(UFk),min(UBk2))-0.2*dFB; % 全距外扩 20%dFB2=max(max(UFk),max(UBk2))+0.2*dFB;if dFB1>-PZ2dFB1=-5;endif dFB2<PZ2dFB2=5;endfigureplot(x,UFk,'r-','linewidth',1.5);hold onplot(x,UBk2,'b-','linewidth',1.5);plot(x ,PZ1*ones(n,1),'k-','linewidth',2);plot(x ,PZ2*ones(n,1),'g-','linewidth',2);axis([min(x),max(x),dFB1,dFB2]);legend('UF统计量','UB统计量','0.05显著水平','0.01显著水平'); xlabel('时间','FontName','TimesNewRoman','FontSize',12);ylabel('UFk UBk 统计量','FontName','TimesNewRoman','Fontsize',12); title('M-K 统计量曲线图') % 添加标题plot(x,0*ones(n,1),'k-.','linewidth',2) ;plot(x,-PZ1*ones(n,1),'k-','linewidth',2);plot(x,-PZ2*ones(n,1),'g-','linewidth',2);grid on % 画出主格网hold offoutput='M-K 统计量曲线图';saveas(gcf, output, 'jpg')[filename filepath]=uigetfile('test.xls');full_filepath=[filepath filename];xlswrite(full_filepath,x,'Sheet1','A1');xlswrite(full_filepath,UFk,'Sheet1','B1');xlswrite(full_filepath,UBk2,'Sheet1','C1');。

matlab的mann-kendall突变点检测方法

matlab的mann-kendall突变点检测方法

matlab的mann-kendall突变点检测方法Mann-Kendall突变点检测方法是一种常用于时间序列分析的非参数方法,被广泛应用于气候变化、水文学、环境科学等领域。

本文将逐步解释Mann-Kendall突变点检测方法。

1. Mann-Kendall检验原理Mann-Kendall检验旨在判断时间序列中是否存在趋势和突变点。

它是一种非参数检验方法,不需要假设数据分布,适用于各种类型的时间序列数据。

该方法的基本思想是比较序列中每个数据点与其后续数据点的大小关系。

对于一个长度为n的时间序列,我们观察其中的所有n(n-1)/2个数据点对。

对于每一对,如果前一个数据点比后一个数据点大,则计为一个正向差异,如果相反则计为一个负向差异,如果相等则不计。

最后,统计正向差异和负向差异的数量,从而得到一个带符号的差异总和(S)。

根据S的正负可以判断时间序列的趋势性质。

2. Mann-Kendall突变点检测步骤以下是使用Mann-Kendall方法进行时间序列突变点检测的步骤。

步骤1:提取时间序列数据。

将需要进行突变点检测的时间序列数据转化为一个一维数值数组,记为x。

步骤2:计算序列的等级。

对于每个数据点xi,将其与所有其他数据点进行比较,并计算在等级上的大小顺序。

如果xi大于另一个数据点,则将等级加1。

如果相等,则将等级求和并除以相等数据点的数量,得到平均等级。

重复此过程直到遍历完所有数据点。

最后,将每个数据点替换为其对应的平均等级。

步骤3:计算Mann-Kendall统计量。

统计量的计算公式为:![Mann-Kendall公式](其中,n为数据点数量,the sign函数表示符号函数,sgn(xi - xj)为xi与xj之间的差异符号。

步骤4:计算统计检验的Z值。

经典Mann-Kendall统计量S的标准差为:![Mann-Kendall标准差公式](步骤5:进行突变点检测。

根据得到的Z值,可以进行统计显著性检验。

M-K突变检验

M-K突变检验

M-K突变检验%最近写论文需要用到MK检验法,网上收集到大量的matlab代码,但是没有一个代码能够%完全正确运行或者分析信息不全,结合多位网友编写的MK检验法,经过我的改编,顺利得到%正确的运行结果,谢谢各位网友,希望对有需要的盆友有帮助% Mann-Kendall突变检测% 数据序列y% 结果序列UFk,UBk2%--------------------------------------------%读取excel中的数据,赋给矩阵y%获取y的样本数%A为时间和径流数据列A=xlswrite('数据.xls')x=A(:,1);%时间序列y=A(:,2);%径流数据列N=length(y);n=length(y);% 正序列计算---------------------------------% 定义累计量序列Sk,长度=y,初始值=0Sk=zeros(size(y));% 定义统计量UFk,长度=y,初始值=0UFk=zeros(size(y));% 定义Sk序列元素ss = 0;% i从2开始,因为根据统计量UFk公式,i=1时,Sk(1)、E(1)、Var(1)均为0% 此时UFk无意义,因此公式中,令UFk(1)=0for i=2:nif y(i)>y(j)s=s+1;elses=s+0;end;end;Sk(i)=s;E=i*(i-1)/4; % Sk(i)的均值Var=i*(i-1)*(2*i+5)/72; % Sk(i)的方差UFk(i)=(Sk(i)-E)/sqrt(Var);end;% ------------------------------正序列计算end% 逆序列计算---------------------------------% 构造逆序列y2,长度=y,初始值=0y2=zeros(size(y));% 定义逆序累计量序列Sk2,长度=y,初始值=0Sk2=zeros(size(y));% 定义逆序统计量UBk,长度=y,初始值=0UBk=zeros(size(y));% s归0s=0;% 按时间序列逆转样本y% 也可以使用y2=flipud(y);或者y2=flipdim(y,1);for i=1:ny2(i)=y(n-i+1);end;% i从2开始,因为根据统计量UBk公式,i=1时,Sk2(1)、E(1)、Var(1)均为0% 此时UBk无意义,因此公式中,令UBk(1)=0for j=1:iif y2(i)>y2(j)s=s+1;elses=s+0;end;end;Sk2(i)=s;E=i*(i-1)/4; % Sk2(i)的均值Var=i*(i-1)*(2*i+5)/72; % Sk2(i)的方差% 由于对逆序序列的累计量Sk2的构建中,依然用的是累加法,即后者大于前者时s加1,% 则s的大小表征了一种上升的趋势的大小,而序列逆序以后,应当表现出与原序列相反% 的趋势表现,因此,用累加法统计Sk2序列,统计量公式(S(i)-E(i))/sqrt(Var(i)) % 也不应改变,但统计量UBk应取相反数以表征正确的逆序序列的趋势UBk(i)=0-(Sk2(i)-E)/sqrt(Var);end;% ------------------------------逆序列计算end% 此时上一步的到UBk表现的是逆序列在逆序时间上的趋势统计量% 与UFk做图寻找突变点时,2条曲线应具有同样的时间轴,因此% 再按时间序列逆转结果统计量UBk,得到时间正序的UBk2,做图用UBk2=zeros(size(y));% 也可以使用UBk2=flipud(UBk);或者UBk2=flipdim(UBk,1);for i=1:nUBk2(i)=UBk(n-i+1);end;% 做突变检测图时,使用UFk和UBk2% 写入目标xls文件:f:\test2.xls% 目标表单:Sheet1% 目标区域:UFk从A1开始,UBk2从B1开始xlswrite('f:\test2.xls',UFk,'Sheet1','A1');xlswrite('f:\test2.xls',UBk2,'Sheet1','B1');figure(3)%画图plot(x,UFk,'r-','linewidth',1.5);hold onplot(x,UBk2,'b-.','linewidth',1.5);plot(x,1.96*ones(N,1),':','linewidth',1);axis([min(x),max(x),-5,5]);legend('UF统计量','UB统计量','0.05显著水平');xlabel('t (year)','FontName','TimesNewRoman','FontSize',12); ylabel('统计量','FontName','TimesNewRoman','Fontsize',12); %grid on hold onplot(x,0*ones(N,1),'-.','linewidth',1);plot(x,1.96*ones(N,1),':','linewidth',1);plot(x,-1.96*ones(N,1),':','linewidth',1);。

binary segmentation突变点检测 matlab

binary segmentation突变点检测 matlab

binary segmentation突变点检测 matlab
在MATLAB中,可以使用几种不同的方法来实现二进制分割(binary segmentation)和突变点检测(change point detection)。

1. 二值分割:使用MATLAB中的图像分割函数,如`imbinarize`或`graythresh`,
将图像转换为二值图像。

这些函数可以根据阈值自动将灰度图像转换为二值图像。

```matlab
grayImage = imread('image.jpg');
binaryImage = imbinarize(grayImage);
2. 边缘检测:使用MATLAB中的边缘检测函数,如`edge`,来检测图像中的边缘。

边缘通常表示着图像中的物体或区域之间的边界。

```matlab
grayImage = imread('image.jpg');
binaryImage = edge(grayImage, 'Canny');
3. 突变点检测:可以使用MATLAB中的信号处理函数来检测信号中的突变点。

这些函数包括`diff`和`findpeaks`等。

```matlab
time = 1:100;
signal = rand(1, 100);
diffSignal = diff(signal);
peaks = findpeaks(diffSignal);
以上方法只是其中的一些示例,具体的方法选择取决于你的应用场景和需求。


可以进一步研究这些方法,并根据自己的需求进行调整和扩展。

matlab的mann-kendall突变点检测方法 -回复

matlab的mann-kendall突变点检测方法 -回复

matlab的mann-kendall突变点检测方法-回复香农熵和熵突变检测。

引言:Mann-Kendall(MK)方法是一种常用的非参数趋势检测方法,用于分析时间序列中的趋势和突变点。

它适用于连续和离散的时间序列数据,并且不需要对其分布进行假设。

本文将介绍MK方法的原理和步骤,并详细讨论如何使用MK方法来检测时间序列中的突变点。

一、Mann-Kendall方法概述MK方法最早由Mann和Kendall在1945年提出,用于分析时间序列中的趋势变化。

它的核心思想是比较每个时间点的数值与其他时间点的数值,以确定数据集中是否存在连续的上升或下降趋势。

MK方法的优点在于,它不需要对数据的分布进行假设,并且对于较小的样本量也有效。

因此,MK方法被广泛应用于气象、地质、环境科学等领域。

二、MK方法原理MK方法基于非参数统计推断,其原理可以简单概括为以下几个步骤:1. 对于给定的时间序列数据,计算每个时间点的等级值。

等级值是按照原始数据的大小进行排序后的位置编号。

2. 计算时间序列的各对数据之间的差值,统计有多少对差值是正值或负值。

3. 根据步骤2中计算得到的正差值对数和负差值对数,计算MK统计量。

MK统计量表示时间序列中的上升趋势和下降趋势的程度。

4. 使用MK统计量来检验原假设,即时间序列不存在任何趋势。

5. 根据MK统计量的显著性水平,判断时间序列中是否存在趋势。

三、MK方法的突变点检测MK方法在检测时间序列中的突变点时,可以使用以下两个步骤:1. 计算每个时间点的Mann-Kendall统计量。

根据MK统计量的正负符号,可以判断时间序列在该点上的趋势是上升还是下降。

2. 通过比较相邻时间点的MK统计量的正负符号,可以发现时间序列中的突变点。

当MK统计量从正转为负,或从负转为正时,可以认为存在突变点。

四、使用Matlab进行MK突变点检测Matlab是一种常用的科学计算软件,可以用于实现MK方法进行突变点检测。

matlab的mann-kendall突变点检测方法 -回复

matlab的mann-kendall突变点检测方法 -回复

matlab的mann-kendall突变点检测方法-回复Mann-Kendall突变点检测方法是一种常用的统计方法,用于检测时间序列数据中的突变点。

该方法可以帮助我们识别出时间序列数据中可能存在的结构变化,从而更好地理解数据的变化趋势。

1. 介绍Mann-Kendall突变点检测方法Mann-Kendall突变点检测方法是由曼恩(Mann)和肯德尔(Kendall)于1945年提出的,适用于单变量的时间序列数据。

该方法基于秩和,通过对数据进行排序计算得到统计量,从而确定是否存在突变点。

Mann-Kendall方法的优势在于它不需要对数据做任何分布假设,对离群值也比较稳健。

2. 原理和假设Mann-Kendall方法的原理是比较时间序列中相邻点的大小关系,通过计算相关系数来判断趋势的线性关系。

它基于以下两个假设:- H0假设(无趋势假设):该假设认为时间序列数据没有明显的增长或减少趋势。

- H1假设(有趋势假设):该假设认为时间序列数据具有明显的增长或减少趋势。

3. Mann-Kendall检验统计量的计算对于一个长度为N的时间序列数据X,Mann-Kendall检验的步骤如下:- 计算一个NxN的差值矩阵d,其中d(i,j)表示X(i)和X(j)的差值。

- 根据差值矩阵d计算秩,得到一个NxN的秩矩阵r。

- 对于每个数据点X(i),计算r的平均秩S(i)。

- 计算统计量Z,其中Z=(S(i)-S_mean)/std,S_mean和std分别表示S(i)的均值和标准差。

4. 突变点的确定确定Z的临界值是判断是否存在突变点的关键。

通常,当Z大于正态分布的临界值(一般取α=0.05)时,我们可以拒绝H0假设,认为存在显著的趋势变化。

5. Matlab中的应用在Matlab中,我们可以使用`kendall`函数来计算Mann-Kendall检验统计量Z。

示例代码如下:matlab假设我们有一个时间序列数据XX = [1, 2, 3, 4, 5, 10, 8, 6, 7, 9];使用kendall函数计算Z值result = kendall(X);输出结果disp(result);这段代码将输出一个Z值,你可以与正态分布的临界值进行比较,以确定是否存在突变点。

matlab的mann-kendall突变点检测方法 -回复

matlab的mann-kendall突变点检测方法 -回复

matlab的mann-kendall突变点检测方法-回复Matlab的Mann-Kendall突变点检测方法介绍:Mann-Kendall突变点检测方法是一种常用的非参数统计方法,用于分析时间序列数据中的趋势变化和突变点检测。

Matlab作为一个功能强大的科学计算软件,提供了丰富的工具包和函数,可以方便地实现Mann-Kendall突变点检测方法。

Mann-Kendall方法的原理:Mann-Kendall方法基于数据的秩和,用于检验数据集是否存在单调趋势和突变点。

该方法的原理是比较数据中元素对之间的大小关系,通过计算秩的差值来判断数据的趋势和突变点。

具体来说,Mann-Kendall 方法的步骤如下:1. 对于一个长度为n的时间序列数据X={x1, x2, ..., xn},首先计算每个数据点的秩Ri,即该数据点在数据序列中的排序位置。

2. 计算秩差的累计和S,即S=sum(Si),其中Si=sign(xi-xj),sign表示正负号,xi和xj分别表示数据序列中的第i个和第j个数据点。

3. 计算统计量Z,即Z=(S-1)/sqrt(var(S)),其中var(S)表示S的方差。

4. 对于一个给定的显著水平alpha,可以通过查表或计算找到显著性界限Z_alpha,根据Z与Z_alpha的比较结果来判断数据是否存在显著的突变点。

实现步骤:在Matlab中,可以使用Mann-Kendall突变点检测方法的相关函数进行计算和分析,下面一步一步回答如何实现。

Step 1: 数据准备首先,我们需要准备好需要进行Mann-Kendall突变点检测的时间序列数据。

可以通过读取文件、从数据库中获取或者生成随机数据来获得数据。

Step 2: 使用Mannkendall函数进行计算Matlab提供了一个名为mannkendall的函数用于计算Mann-Kendall 统计量和显著性水平。

该函数的使用方法如下:[out, tau, z, s, var_s, H, p, alpha] = mannkendall(X, alpha)其中,X表示待分析的时间序列数据,alpha表示显著水平。

matlab 贝叶斯检测突变

matlab 贝叶斯检测突变

matlab 贝叶斯检测突变贝叶斯检测是一种常用的统计方法,它可以用来检测数据中的突变。

在 Matlab 中,我们可以利用贝叶斯检测的原理和相关函数来实现突变检测。

本文将介绍贝叶斯检测的基本原理,以及如何在 Matlab 中使用贝叶斯检测函数来进行突变检测,帮助读者快速掌握这一技术。

## 贝叶斯检测的原理贝叶斯检测是基于贝叶斯定理的一种统计方法。

简单来说,它通过比较两个假设的先验概率和相应的条件概率来做出决策。

在突变检测中,贝叶斯检测的目标是判断数据序列是否包含了一个突变点,即数据的分布是否发生了改变。

具体而言,贝叶斯检测的原理可以分为以下几个步骤:1. 建立两个假设:假设 1 表示数据序列中没有突变点,假设 2 表示数据序列中存在一个突变点。

2. 计算两个假设的先验概率:即在没有观测数据的情况下,两个假设的概率分别为多大。

3. 计算两个假设的条件概率:即在观测到一定数据之后,两个假设的概率分别为多大。

4. 根据贝叶斯定理计算后验概率:将先验概率和条件概率结合,得到在观测到数据后,两个假设的概率分别为多大。

5. 比较后验概率:如果后验概率超过设定的阈值,则选择对应假设,否则选择另一个假设。

## 在 Matlab 中使用贝叶斯检测函数在 Matlab 中,我们可以使用 `detectChange` 函数来进行贝叶斯检测。

该函数可以接受一个数据序列作为输入,并返回一个突变检测结果。

以下是一个使用 `detectChange` 函数进行突变检测的示例代码:```matlab% 生成数据序列,假设数据序列中存在一个突变点x = [randn(100,1); randn(100,1)*2];% 使用贝叶斯检测函数进行突变检测[result,~,~] = detectChange(x);```在上述代码中,我们首先生成了一个数据序列 `x`,其中包含了一个突变点。

然后,我们调用了 `detectChange` 函数对数据序列进行突变检测。

matlab 贝叶斯检测突变

matlab 贝叶斯检测突变

贝叶斯检测是一种基于贝叶斯统计推断的方法,用于检测信号中的突变或变化点。

在MATLAB 中,你可以使用统计和机器学习工具箱来实现贝叶斯检测。

以下是一般的步骤来进行贝叶斯检测突变:
1. 收集数据:首先,你需要收集待检测的信号数据。

这可以是时间序列数据、图像数据或其他形式的数据。

2. 模型设定:为了进行贝叶斯推断,你需要设定一个统计模型来表示信号的基本特性。

这可能涉及到选择先验分布、定义观测模型等。

3. 参数估计:使用已有的数据,利用贝叶斯推断方法来估计模型的参数,包括先验概率、观测模型的参数等。

4. 突变检测:利用贝叶斯推断方法,计算在给定数据下信号突变的后验概率。

这可以通过比较模型的先验和后验概率来确定信号是否发生了突变。

在MATLAB 中,你可以使用贝叶斯极限理论(Bayesian changepoint detection)相关的函数和工具箱来进行贝叶斯突变检测。

例如,`bayesopt` 函数可以用来为贝叶斯模型选择优化参数,`fitdist` 函数用于拟合观测数据,`normfit` 函数用于拟合正态分布数据等。

请注意,具体的实现细节和代码可能会因你的具体问题和数据类型而有所不同。

建议你参考MATLAB 的文档和示例,以了解如何在你的具体情况下使用贝叶斯检测方法来检测突变。

matlab判断曲线斜率突变

matlab判断曲线斜率突变

matlab判断曲线斜率突变在MATLAB中,判断曲线斜率是否发生突变可以通过以下步骤实现:1. 计算曲线的导数:使用MATLAB内置函数diff计算曲线函数的导数,例如:```x = linspace(-2*pi, 2*pi, 1000); % 定义自变量y = sin(x); % 定义因变量dydx = diff(y) ./ diff(x); % 计算导数```这里使用linspace函数生成自变量x,使用sin函数生成因变量y,然后使用diff函数计算导数dydx。

2. 判断导数是否发生突变:通过检查导数的变化来判断曲线斜率是否发生突变。

可以使用MATLAB内置函数find来查找导数中突变点的位置,例如:```threshold = 0.5; % 定义斜率突变的阈值idx = find(abs(diff(dydx)) > threshold); % 查找突变点的位置```这里使用abs函数计算导数的绝对值,然后使用diff函数计算导数的变化量,使用find函数查找绝对值大于阈值的位置,就可以得到突变点的位置。

3. 可视化结果:为了更好地展示结果,可以把曲线和突变点一起绘制出来,例如:```plot(x, y, 'b-', 'LineWidth', 2); % 绘制曲线hold on;plot(x(1:end-1), dydx, 'r-', 'LineWidth', 2); % 绘制导数plot(x(idx), y(idx), 'ko', 'MarkerSize', 10); % 绘制突变点hold off;```这里使用plot函数绘制曲线和导数,使用idx变量来指示突变点的位置,使用k 表示黑色,o表示圆形,MarkerSize表示标记的大小。

综上所述,我们可以使用MATLAB内置函数diff、find和plot来判断曲线斜率是否发生突变,并可视化结果。

pettitt突变matlab代码

pettitt突变matlab代码

pettitt突变matlab代码Pettitt突变是一种用于检测时间序列数据中突变点的统计方法,而MATLAB是一种常用的科学计算软件。

本文将介绍如何使用MATLAB实现Pettitt突变的检测,并探讨其在时间序列分析中的应用。

Pettitt突变是一种非参数检验方法,用于检测时间序列数据中是否存在突变点。

突变点是指时间序列中发生突变的位置,即数据由一个状态突然转变为另一个状态。

例如,对于气温数据,突变点可能表示气温由一个季节转变为另一个季节。

在MATLAB中,可以使用以下代码实现Pettitt突变的检测:```matlabfunction [p, T, U] = pettitt(x)n = length(x);R = zeros(n);for i = 1:nfor j = 1:nif x(i) > x(j)R(i, j) = 1;elseif x(i) < x(j)R(i, j) = -1;elseR(i, j) = 0;endendendU = zeros(n, 1);for i = 1:nU(i) = sum(R(i, :));endp = 2 * exp(-(6 * sum(U.^2)) / (n^3 + n^2));T = find(U == max(U));end```上述代码定义了一个名为pettitt的函数,该函数接受一个时间序列数据x作为输入,并返回Pettitt突变检验的结果。

函数中的变量p表示突变的概率,T表示突变点的位置,U表示累积和的序列。

下面是一个示例,展示如何使用上述代码检测时间序列数据中的突变点:```matlab% 生成示例数据x = randn(100, 1);% 检测突变点[p, T, U] = pettitt(x);% 输出结果disp(['突变的概率为:', num2str(p)]);disp(['突变点的位置为:', num2str(T)]);```在上面的示例中,我们首先生成了一个长度为100的随机序列,然后使用pettitt函数检测该序列中的突变点。

matlab 贝叶斯检测突变

matlab 贝叶斯检测突变

matlab 贝叶斯检测突变摘要:一、引言二、贝叶斯检测突变的原理三、MATLAB 在贝叶斯检测突变中的应用四、实例分析五、结论正文:一、引言在信号处理、图像处理以及数据挖掘等领域,突变检测是一项重要的研究内容。

在众多的突变检测方法中,贝叶斯检测突变凭借其强大的理论依据和实用性,成为了研究的热点之一。

而MATLAB 作为一款广泛应用于科学计算和可视化的软件,为贝叶斯检测突变提供了强大的支持。

本文将探讨贝叶斯检测突变的原理,并介绍如何利用MATLAB 实现贝叶斯检测突变。

二、贝叶斯检测突变的原理贝叶斯检测突变是基于贝叶斯公式和最小错误率原则的一种检测方法。

其基本思想是:对于给定的数据,计算各个特征在各个类别下的条件概率,找到特征与类别之间最匹配的组合,从而实现突变点的检测。

贝叶斯检测突变具有较强的理论依据,可以有效解决误检和漏检问题。

三、MATLAB 在贝叶斯检测突变中的应用MATLAB 提供了丰富的函数和工具箱,可以方便地实现贝叶斯检测突变。

以下是一个简单的MATLAB 实现贝叶斯检测突变的示例:1.读取数据:使用MATLAB 的读取函数读取数据,如使用`readtable`或`readmatrix`函数。

2.数据预处理:根据实际需求对数据进行预处理,如去除噪声、归一化等。

3.特征选择:选取与突变点相关的特征,如数据的一阶差分、二阶差分等。

4.计算条件概率:使用MATLAB 的统计函数,如`pdf`、`cdf`等,计算各个特征在各个类别下的条件概率。

5.最小错误率判别:根据最小错误率原则,找到使错误率最小的分类规则。

6.检测突变点:根据判别结果,对数据进行分类,找出突变点。

四、实例分析假设我们有两组信号数据,分别为正常信号和异常信号。

我们希望通过贝叶斯检测突变的方法,找出两组信号中的突变点。

具体操作如下:1.读取数据:使用`readtable`函数读取数据。

2.数据预处理:对数据进行归一化处理,以消除数据量纲的影响。

pettitt突变matlab代码

pettitt突变matlab代码

pettitt突变matlab代码Pettitt突变是一种用于检测时间序列中突变的方法,它可以帮助我们更好地了解数据的变化趋势和异常值。

在这篇文章中,我们将介绍Pettitt突变的原理和如何使用Matlab代码实现。

Pettitt突变的原理是在一系列有序的数据中,寻找一个点,使得该点左边的数据和右边的数据的平均值差异最大。

当我们找到这个点时,就可以认为在这个点处出现了一个突变。

这个点被称为Pettitt 突变点。

在Matlab中,我们可以使用自带的pettitt函数来实现Pettitt 突变的检测。

以下是一个简单的示例代码:```matlab% 导入数据data = load('data.txt');% 计算Pettitt突变点[pvalue, index] = pettitt(data);% 输出结果if pvalue < 0.05disp(['Pettitt突变发生在第', num2str(index), '个数据点']);elsedisp('未发现Pettitt突变');end```首先,我们导入了要检测的数据,然后用pettitt函数计算Pettitt突变点的位置和p值。

p值表示该突变点是随机产生的概率,如果p值小于0.05,则我们可以认为该突变点是显著的。

最后,我们将结果输出到屏幕上。

值得注意的是,Pettitt突变的检测只能用于单变量的时间序列数据,而且需要满足数据有序、独立和同分布的条件。

如果数据不符合这些条件,使用Pettitt突变检测可能会产生误导性的结果。

总之,Pettitt突变是一种简单而有效的检测时间序列突变的方法。

使用Matlab的pettitt函数可以轻松实现Pettitt突变的检测,但是需要注意数据的前提条件。

通过对时间序列数据的突变点的检测,我们可以更好地了解数据的变化趋势和异常值,从而更好地进行数据分析和预测。

matlab 贝叶斯检测突变

matlab 贝叶斯检测突变

matlab 贝叶斯检测突变摘要:一、贝叶斯检测突变概述1.贝叶斯检测原理2.突变检测在实际应用中的重要性二、MATLAB 实现贝叶斯检测突变1.MATLAB 软件介绍2.利用MATLAB 实现贝叶斯检测突变的具体步骤三、MATLAB 贝叶斯检测突变应用实例1.信号突变检测2.图像突变检测四、总结与展望1.MATLAB 在贝叶斯检测突变中的应用优势2.未来贝叶斯检测突变的发展方向正文:一、贝叶斯检测突变概述贝叶斯检测是一种基于概率论的检测方法,通过计算样本的先验概率和后验概率来判断样本是否属于某一类别。

在实际应用中,贝叶斯检测方法被广泛应用于信号处理、图像识别等领域,其中,突变检测是一种重要的应用。

突变检测能够检测出信号或图像中的突变点,对于分析信号或图像的变化趋势具有重要作用。

二、MATLAB 实现贝叶斯检测突变MATLAB 是一种功能强大的数学软件,具有丰富的函数库和图形界面,可以用于各种科学计算和数据分析。

利用MATLAB 实现贝叶斯检测突变,主要可以分为以下几个步骤:1.准备工作:首先,需要对所要检测的信号或图像进行预处理,包括数据清洗、归一化等操作。

2.构建模型:根据信号或图像的特点,选择合适的贝叶斯检测模型,如高斯混合模型、隐马尔可夫模型等。

3.参数设置:根据模型的要求,设置合适的参数,如先验概率、后验概率等。

4.模型训练:利用MATLAB 提供的训练函数,对模型进行训练。

5.突变检测:将训练好的模型应用于实际信号或图像,检测出其中的突变点。

三、MATLAB 贝叶斯检测突变应用实例1.信号突变检测信号突变检测是贝叶斯检测突变的一个典型应用。

在实际应用中,信号往往受到各种因素的影响,可能会出现突变点,如突然增加或减少的幅度。

利用MATLAB 实现信号突变检测,可以有效地找出这些突变点,对于分析信号的变化趋势具有重要作用。

2.图像突变检测图像突变检测是另一个重要的应用领域。

在图像识别中,图像的突变点往往与目标的边缘、角点等特征密切相关。

pettitt突变matlab代码

pettitt突变matlab代码

pettitt突变matlab代码Pettitt突变是用于检测时间序列中的突变点的一种方法,广泛应用于气象学、环境科学、经济学等领域。

而在Pettitt突变检测中,Matlab代码的应用给我们带来了很大的便利。

Matlab是一种用于数值计算和数据分析的高级编程语言,它具有强大的计算和可视化工具,可以在控制台或脚本中快速编写代码,帮助我们更快地进行数据分析和数据处理。

在Pettitt突变检测中,Matlab代码的使用可以大大节省我们的时间和精力。

在使用Matlab进行Pettitt突变检测时,我们需要使用一些相关的函数和工具,如ranksum和pvalrank。

这些函数和工具可以帮助我们计算样本的秩和秩差,并得到P值,以便判断样本是否存在显著的突变点。

下面是一个简单的Pettitt突变Matlab代码示例:function [tau,pt] = pettitt(x)n = length(x);u = zeros(n,1);tau = 0;pt = 0;for i = 1:n-1for j = i+1:nu(i) = u(i) + (x(i)<x(j));u(j) = u(j) + (x(j)<x(i));endendu = u + 0.5*(x==x');[umax,idx] = max(u);tau = idx;pt = 2*min(pvalrank(umax,n,'two'))/n;end在上述代码中,我们通过计算秩和秩差来获取P值,并使用max 函数和pvalrank函数来计算突变点。

总的来说,Pettitt突变Matlab代码为我们提供了一种方便、快捷的方法来检测时间序列中的突变点。

它可以帮助我们更快速地分析数据并得出结论,从而支持我们在气象学、环境科学、经济学等领域中开展更加精准的研究工作。

findchangepts的matlab代码

findchangepts的matlab代码

findchangepts的matlab代码findchangepts是一个MATLAB函数,用于检测时间序列数据中的变化点。

该函数可以帮助用户发现数据集中的趋势变化,即在某个时间点上,数据发生突变或显著变化的位置。

在很多实际应用场景中,如信号处理、金融分析和医疗诊断等领域,找到变化点十分重要。

本文将介绍findchangepts函数的原理和使用方法。

findchangepts函数基于分段算法(segmentation algorithm)实现。

分段算法是一种将数据集分成若干小段的技术,每一小段内的数据相对稳定,而小段与小段之间则存在着较大的变化。

该算法通过计算每一段内部的差异,找到数据变化的位置。

在findchangepts函数中,分段算法的具体实现采用了基于贪心原则的动态规划算法。

该方法可以有效地避免因局部最优解而导致的全局不优解。

同时,它还可以通过设置一些参数来调整算法的敏感性和准确性。

下面我们来看一下findchangepts函数的具体使用方法:1. 函数原型changepoints = findchangepts(data)其中,data表示需要检测变化点的数据,changepoints是一个包含变化点位置的向量。

2. 示例让我们来看一个简单的例子,假设我们有一个长度为100的时间序列数据,其中包含两个趋势变化点。

我们可以通过以下代码进行变化点检测:data = randn(100,1); // 生成随机数据data(1:50) = data(1:50) + 5; // 添加第一个趋势变化data(51:100) = data(51:100) - 5; // 添加第二个趋势变化 changepoints = findchangepts(data);运行后,变化点为[50 51]。

3. 参数设置findchangepts函数还提供了一些可选参数,可以在调用函数时进行设置。

以下是部分参数的说明:- 'MinSegLength': 最小分段长度- 'MaxNumChanges': 最大变化点数量- 'Statistic': 统计量类型(如平均值、方差等)- 'Epsilon': 距离容差具体参数含义和设置方法可以参考MATLAB官方文档。

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fangcha1(k,1)=k*(k-1)*(2*k+5)/72;
zonghe1(1,1)=0;
zonghe1(k,1)=count1;
end
%-------------------COMPUTATION IN ADVERSE SEQUENCY-----------------
% Qiang Zhang, Chunling Liu, Chong-yu Xu, Youpeng Xu, Tong Jiang. Observed trends of annual maximum
% water level and streamflow during past 130 years in the Yangtze River basin, China. Journal of Hydrology, 2006, 324, 255-265.
% Financially supported by Alexander von Humboldt Stiftung, Germany
% if you use this script for research, please cite the references below:
%% Reference:
% Gerstengarbe, F.W. and Werner, P.C., 1999. Estimation of the beginning and end of
%% recurrent events within a climate regime. Climate Research 11: 97-107.
ylabel('统计量','FontSize',12)
else
junzhi1(1,1)=0;
fangcha1(1,1)=0;
z(1,1)=0;
zonghe1=cumsum(zonghe1);
z(2:n,1)=(zonghe1(2:end)-junzhi1(2:end))./sqrt(fangcha1(2:end));
%% Z2 value %%
x1=flipud(x);
for m=2:n
count2=0;
for i=1:m-1
%bijiao=x1(m)-x1(i);
if x1(m)>x1(i)
count2=count2+1;
end
%junzhi=m*(m-1)/4;
% function [z]=rain (x)
% x为一时间序列(列向量)
x=[42.4
40.3
42.8
42.6
46.6
43.9
44.0
46.0
46.1
46.4
42.0
43.8
46.1
42.1
45.9
43.9
45.1
46.8
44.0
47.3
44.6
45.4
[rows,cols]=size(x);
%---------JUDGEMENT OF TIME SERIES------------
if rows==1
error('x should be a column vector')
end
if cols~=1
error('x should be a column vector')
z(1,2)=0;
junzhi2(1,1)=0;
fangcha2(1,1)=0;
zonghe2=cumsum(zonghe2);
z(2:n,2)=(zonghe2(2:end)-junzhi2(2:end))./sqrt(fangcha2(2:end));
end
z(:,2)=-z(:,2);
40.3
42.9
39.8
44.8
41.3
42.6
];
% define the time
time=1955+(0:length(x)-1); % please alter the starting year of this series.
n=length(x); %the size of the series
%-------------------- Z2 and Z1 value computation ----------------
junzhi1(1,1)=0;
fangcha1(1,1)=0;
z(1,1)=0;
zonghe1=cumsum(zonghe1);
z(2:n,1)=(zonghe1(2:end)-junzhi1(2:end))./sqrt(fangcha1(2:end)*adjust);
zonghe2(1,1)=0;
zonghe2(m,1)=count2;
end
%------------------------autocorrelation analysis------------------------
kkk = fix(n/3);
for ii = 0:kkk;
xx=flipud(z(:,2));
z(:,2)=xx;
figure(1)
plot(time,z(:,1),'r-','LineWidth',1.5)
plot(time,z(:,2),'b','LineWidth',1.5)
box off
hold on
plot(time,z(:,1),'r-','LineWidth',1.5)
% The script was written by Dr. Qiang Zhang from
% Nanjing Institute of Geography and Limnology,
% Chinese Academy of Sciences on March 26, 2006.
end
%junzhi=k*(k-1)/4;
% fangcha=k*(k-1)*(2*k+5)/72;
%z(1,1)=0;
% z(k,1)=(count1-junzhi)/sqrt(fangcha);
end
junzhi1(k,1)=k*(k-1)/4;
end
% -----------------COMPUTATION in normal sequence--------------------
for k=2:n
count1=0;
for j=1:k-1
if x(k)>x(j)
count1=count1+1;
adjust=1+2*(rr(2)^(n+1)-n*rr(2)^2+(n-1)*rr(2))/(n*(rr(2)-1)^2);
%-----------调整系数计算完毕-----------
%对原MK值根据自相关系数计算情况进行调值---pper(2)
rr(ii+1) = sum(((x(1:n-ii,1)-mean(x))/std(x)).*((x(1+ii:n,1)-mean(x))/std(x)))/(n-ii);
end
%---------------confidence level for autocorrelation coefficient--------
%% Z2 value %%
z(1,2)=0;
junzhi2(1,1)=0;
fangcha2(1,1)=0;
zonghe2=cumsum(zonghe2);
z(2:n,2)=(zonghe2(2:end)-junzhi2(2:end))./sqrt(fangcha2(2:end)*adjust);
%fangcha=m*(m-1)*(2*m+5)/72;
%z(1,2)=0;
%z(m,2)=(count-junzhi)/sqrt(fangcha);
end
junzhi2(m,1)=m*(m-1)/4;
fangcha2(m,1)=m*(m-1)*(2*m+5)/72;
46.9
47.0
43.9
44.1
45.4
46.4
45.4
43.0
42.3
43.1
47.3
47.3
46.9
46.1
48.5
49.6
49.5
46.0
49.3
47.8
43.3
48.5
46.0
45.3
44.9
48.0
49.5
45.5
44.0
45.6
for jj = 0:kkk
pk(jj+1) = length(x(1:n-jj));
end
lower = (-1-1.96*(pk-2).^0.5)./(pk-1);
upper = (-1+1.96*(pk-2).^0.5)./(pk-1);
%----------计算调整系数----------------
plot(time,ones(size(time))*1.96, ':k',time,ones(size(time))*-1.96, ':k')
plot(time,zeros(size(time)),'-k')
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