EEG时间序列的经验正交函数(PCA)估计与matlab开发

普通的“smooth.m”在平滑时间序列时可能会产生伪影，特别是在估计低阶时间导数时。而“powersmooth.m”函数解决了这个问题，能够有效平滑时间序列，并精确估计无噪声动态的前n个时间导数。该函数利用二次规划同时最小化(i)原始噪声时间序列与平滑曲线的残差，以及(ii)平滑曲线的第(n+1)次时间导数。用户需要指定噪声时间序列(vec)、所需的阶数n和正则化权重（权重）。

在过去几十年中，从统计过程中获得的一些经验数据的价值有所不同。现在需要估计这些数据的概率密度函数（PDF），这需要在对数刻度上等分这些值。这一过程简单而高效，适用于处理数百万个数据点。

结构监测里的 GPS 数据，真的是一个挺实用的方向，是做大型桥梁和高层结构的兄弟们，你肯定懂那种数据堆成山、看也看不完的苦。这篇《基于结构响应测量的结构参数估计》就讲得还挺清楚，用 GPS 在线监测拿到结构响应的时间序列数据，再配合统计和谱，直接就能摸清结构的动态特性。嗯，空间分布和频率特性都有涉及，适合搞结构健康监测的你研究下。数据是从南浦大桥来的，12 个测点，高频率 0.1 秒采样，信息量可不小。通过这些三维坐标时间序列，研究者做出空间分布模型，还挖出了结构随时间变化的规律。对比一下不同时间段的响应数据，变化趋势一目了然。谱那块也挺有意思，用的是频域转换，搞结构振动频率和响应成分识别的你

matlab开发：非线性时间序列异常值检测与替换方法。通过适当的局部值检测和替换，提高数据处理的准确性。

时间序列数据分析的Matlab实现代码。

Matlab开发：在等距时间序列中查找配对值。在时间向量y中查找x（i）的最近（下或上）邻居，其中x和y是时间向量。

这份文件专为估计用户传播提供MATLAB开发支持。

给定信号向量“y”，计算其自相关函数的估计值。此方法从延迟1开始，直至延迟$p$，适用于实数或复数信号向量。

DFT的matlab源代码模拟MATLAB的tfestimate、pwelch和cpsd函数。它能够计算输入x和输出y之间的经验传递函数估计txy，功率谱密度pxx和pyy，以及交叉谱密度pxy。默认情况下，它与MATLAB的功能完全相似，并支持指定的窗口、重叠和FFT大小。已经进行了与MATLAB输出的全面匹配测试（请参见matlab\test.m）。当前版本仅支持实值一维样本输入。