本教程提供详细的步骤和示例代码，展示如何使用MATLAB读取并处理来自Excel文件的时间序列数据。适合数据分析与科学计算入门者学习。
在数据目录中提供了实验所需的所有数据以及MATLAB Simulink的数据生成器来生成机电工程数据。cute.py文件包含了一些方法，用于比较我们的方法与其他方法的性能。granger.py文件则包含了进行Granger因果关系测试的方法。Util.py提供了一系列将在DISC和实验过程中使用的功能函数。Disc.py中实现了DISC的核心算法。
此外，在synthesis_data_test.py和real_data_test.py这两个脚本分别提供了合成数据与实际数据下的测试结果分析。
在Composite_data_test.py文件里，包含了以下主要的代码实现：
- time_window()：处理时间窗口内的相关操作。
- time_weighted()：进行加权的时间序列处理。
- time_weighted_window()：结合了时间和权重因素对特定时间段的数据进行计算和分析。
为了验证编码方法的有效性，在Composite_data_test.py中还设有以下测试函数：
- test_causality_consistency()：检验因果关系的一致性和稳定性；
- test_no_causality_consistency()：评估在无明确因果联系的情况下，算法的可靠度。
5星
