matlab开发非线性时间序列异常值检测与替换方法

matlab 的异常值脚本outliers.m挺实用的，适合你在数据预中快速定位那些“看着不太对”的数据点。里面用了两种方法：一个是统计老炮都知道的Grubbs 检验，另一个是经典的IQR（四分位区间）法。思路都清晰，还贴心地把每步都写成了流程——从读数据、计算指标，到检测再分类。用起来也不难，配合箱线图，可视化也直观。嗯，尤其适合建模前做数据清洗那一步。

MTS 数据挖掘的后续研究点，写得还挺深入的，尤其提到用Hotelling T²成本函数做异常检测这块，蛮有意思。你要是对时间序列异常识别感兴趣，这篇内容值得你花点时间看看，尤其是想搞明白什么是不和谐子序列、例外模式的本质区别。 异常识别的部分讲得比较细，像是第 2 章直接上了股票交易的数据做例子，对比第 4 章挖出来的“不和谐子序列”，思路清晰，操作性也强。如果你平时也用Python做数据，那和Python-STUMPY结合用，说不定就有思路了。 另外它还提到一个点我觉得挺实用——就是在线实时检测的想法，现在不是多项目都走实时数据吗？这思路正好切合，比如用在金融、智能监控系统里，效果会比较直

Matlab编程：移除异常值的改进方法。利用改良的Thompson-Tau方法，可以将向量或矩阵中的异常值转换为NaN。

多变量时间序列的维度简化模式匹配异常检测是多变量时间序列分析中重要的技术手段。

基于残差分析的异常值检测算法专门针对具有线性回归关系的二维数据，能够有效识别和剔除数据中的异常值。

介绍了基于Matlab开发的非线性摆求解器，使用有限差分格式进行求解。

对于输入向量A，删除了显著性水平alpha下的异常值，并返回删除异常值后的向量B。输出参数IDX返回异常值的索引。REP是可选参数，用NaN替换已删除元素以保持A的长度。Grubbs测试的迭代实现，可用于检测样本中最远离均值的异常值。

时间序列数据的异常值检测，用 Ruby 也能玩得挺溜的。Time-Series-Anomaly-Detection项目就是个不错的示范，用了Z-score和IQR两种统计方法，不复杂，还挺实用。你要是平时用 Ruby 点股票走势、传感器读数啥的，这项目能帮你快速把异常值揪出来。 Z-score的思路简单粗暴：判断数据点离均值有多远。用个公式(X - μ) / σ，超过 3 就当可疑值，适合那种数据比较规整、接近正态分布的情况。 如果数据波动比较大、不服从正态分布？那就用IQR：低于Q1 - 1.5 * IQR或高于Q3 + 1.5 * IQR的点，统统算异常。这种方法对极端值更敏感，容错性也更

使用MATLAB编写的异常值剔除程序，用于数据预处理。