序列检测

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

GMSK 调制的最大似然序列检测，用 Matlab 搞定其实没那么难。这套源码思路清晰，主函数就是main.m，其他函数都分好了，结构蛮规整的。你只要照步骤操作，放到 Matlab 2019b 里，点下运行，快就能看到仿真效果。 主打一个“适合小白”，代码基本不需要你改啥。就算有报错，看下提示改两行也就行了，实在搞不定还能直接联系博主。代码里有多细节是按项目标准写的，对新手来说，挺适合拿来练手或者参考的。 最大似然检测听着高深，其实就是在一堆的信号序列里找个最靠谱的。比如在通信接收时，判断哪段数据是最发出来的，准确率就靠它提升的。尤其在GMSK 调制里，跟 GSM 这类系统关系大，用得挺多的。

Matlab开发：应用于检测最新周期和序列的周期功率谱。周期功率谱及其在DNA序列潜在周期检测中的应用。

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。

全面探讨了基于高斯混合模型的图像序列运动目标检测技术，包括目标检测与追踪技术的详细介绍，还涵盖了部分matlab源代码及仿真图形。技术的进步为图像处理领域带来了新的视角和方法。

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。

探讨了如何利用时间序列数据挖掘技术来进行故障检测，详细分析了其在工业和技术应用中的潜力和优势。

SpikeAnalyzer 是一个MATLAB工具，帮助检测fMRI时间序列中的非生理性峰值（异常值）。虽然它不能替代人工检查，但它能够帮助您挑选出可疑扫描，供进一步分析，如使用SPM工具中的spm_movie进行详细查看。 SpikeAnalyzer提供了两种检测方式： 通过对EPI系列总体活动的一阶导数进行阈值判断； 通过对运动速度进行阈值判断。 所有超过设定阈值的扫描将被标记为可疑扫描（即潜在的异常扫描）。在可视化图中，第一种方式检测到的峰值将以浅蓝色的垂直条形式显示，而第二种方式检测到的峰值则以浅红色标记。 您可以通过这些图形直观地看到峰值在全局活动中的“跳跃”，或者在一阶导数中以

MATLAB分时代码RBEAST是一种贝叶斯方法，用于检测时间序列中的变化点和分解趋势。该算法通过贝叶斯模型平均策略，减少了不同模型对于相同数据可能导致的模式和趋势估计的差异。RBEAST不仅能够检测线性和非线性趋势的变化点，还能在季节性和突然变化中提供准确的估计。它适用于多个领域的实值时间序列数据，包括遥感、经济学、气候科学等。

ALTER SEQUENCE 语句可修改序列的增量值、最大值、最小值、循环选项和缓存选项。如果序列达到 MAXVALUE 限制，修改序列继续使用。