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CUSUM.zip_CUSUM_突变点_故障检测_突变检测_突变点

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简介：
本资源包提供了一种用于识别数据序列中突变点的统计方法——累积和（CUSUM）算法。该工具适用于故障检测、质量控制等领域，能有效捕捉到系统参数变化的关键时刻。 CUSUM算法常用于突变点检测，在故障判定中有广泛应用。

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  • CUSUM.zip_CUSUM_突变点_故障检测_突变检测_突变点
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    本资源包提供了一种用于识别数据序列中突变点的统计方法——累积和（CUSUM）算法。该工具适用于故障检测、质量控制等领域，能有效捕捉到系统参数变化的关键时刻。 CUSUM算法常用于突变点检测，在故障判定中有广泛应用。
     
  • Mann-Kendall突变点分析检测
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    简介：Mann-Kendall突变点分析是一种用于识别时间序列数据中趋势变化和不连续性的统计方法，广泛应用于环境科学、气候研究等领域。 使用MATLAB进行Mann-Kendall突变点检测及绘图的方法是：打开.m文件并结合手中的待检测数据在软件中运行。欢迎各位学习交流。
     
  • M-K趋势突变检测
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    M-K趋势突变检测是一种统计方法，用于识别数据序列中的显著变化点，广泛应用于气候变化、经济分析等领域，帮助研究人员理解数据背后的动态变化。 可用于评估水文气象要素时间序列的趋势分析和突变点检验的方法因其应用范围广、人为因素少以及定量化程度高而著称。
     
  • 基于小波变换的信号突变点检测代码（MATLAB）.7z
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    本压缩文件包含用于在信号中检测突变点的小波变换算法的MATLAB实现代码。通过此工具，用户能够高效识别复杂信号中的瞬变事件。 基于小波变换的信号突变点检测MATLAB源码：一、使用小波变换求解信号中的突变点实现方法。我喜欢直接从应用入手，或者结合理论与实践一起进行分析。逐步研究代码，并观察数据及图像的变化过程比单纯推导公式要有趣得多（尽管可能存在错误）。因此，在这里我先展示代码和生成的图像，以便大家对整个流程有一个直观的认识。 1.1 生成原始信号 首先需要创建一个原始信号作为基础。在这个例子中，我们可以选择任何类型的信号来演示功能。为了便于理解，我们采用正弦波形式进行说明，并在具体的代码注释部分提供详细的参数信息。
     
  • MK突变检测源码及数据
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    本项目提供了一套用于识别和分析基因序列中MK突变的完整源代码与相关数据集。适合遗传学研究者深入探究MK突变机制。 MK检验了源码及数据。
     
  • Pettitt突变检测原始文献：非参数变化点分析方法
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    本文为Pettitt提出的突变检测方法的原始文献，介绍了一种用于识别时间序列数据中非参数变化点的有效技术。该方法在环境科学等领域广泛应用。 文档为 Pettitt 突变检测算法的原始资料，来源于国外大学图书馆的公开资源，Pettitt 算法用户可以下载参考。积分由系统设置。
     
  • 基于小波变换的信号突变点检测及MATLAB实现.zip
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    本资源探讨了利用小波变换技术进行信号突变点检测的方法，并提供了具体的MATLAB实现代码和示例。适合工程与科研人员参考学习。 **基于小波变换的信号突变点检测MATLAB实现** 信号突变点检测是数据分析中的一个重要环节，在诸如信号处理、故障诊断及生物医学信号分析等领域有着广泛应用。作为现代数学工具之一，小波变换以其多尺度特性在这一领域中表现出显著优势。本资源包提供了一个基于小波变换的信号突变点检测MATLAB实现案例，有助于学习者深入理解该技术并将其应用到实际项目当中。 1. **小波变换基础** - **定义与特点**：小波变换是一种能够同时对信号进行时域和频域分析的方法，能有效捕捉信号局部特征。 - **小波函数**：满足有限支撑、归一化及正交性质的小波基函数包括Haar小波、Morlet小波以及Daubechies小波等。 - **多尺度分析**：通过调整小波基的尺度和位置参数，可以对信号的不同部分进行精细化处理。 2. **信号突变点检测原理** - **突变点定义**：在信号中，幅度发生显著变化的位置通常与系统状态转变或异常事件相关联。 - **小波系数分析**：通过小波变换将信号分解为不同尺度的小波系数，在这些系数中的显著变化即对应于突变点的存在。 - **阈值方法**：通过对上述小波系数应用适当的阈值处理，可以识别出潜在的突变位置。 3. **MATLAB实现步骤** - **数据预处理**：加载信号数据，并进行必要的滤波和去噪操作以准备后续的小波变换过程。 - **小波分解**：选择适当的小波基函数对原始信号执行多级小波分解，从而获取各尺度下的系数信息。 - **系数分析**：计算并评估这些系数的绝对值或平方变化趋势，以便识别突变迹象。 - **阈值设定**：根据统计方法（如VMD、SoftHard阈值等）确定用于检测突变点的具体阈值水平。 - **突变点定位**：通过比较经过阈值处理后的系数与原始数据中的对应位置来找出疑似突变点的位置。 - **后处理**：为了剔除由噪声引起的误判，可能还需要结合其他统计检验或规则进行进一步的筛选。 4. **MATLAB代码解析** - 该文件包括实现上述步骤所需的所有MATLAB代码模块，如信号读取、小波基选择、小波分解函数调用、阈值设定及应用以及突变点定位等。 - 学习者可以通过阅读和运行这些代码来理解如何在实际中使用小波变换进行突变点检测，并根据需要对其进行调整优化。 5. **应用场景** - **故障诊断**：机械系统中的振动信号或电力系统的电流数据中的突变点通常指示设备出现异常情况。 - **金融分析**：金融市场上的股票价格、汇率等信息的突变点能够揭示市场动态的变化趋势。 - **生物医学**：心电图和脑电图中检测到的突变可能有助于疾病的诊断。 总结，本资源包提供了一个基于小波变换进行信号突变点检测的具体MATLAB实现方案。涵盖了从理论基础、技术原理至实际编程实践的各个方面，为学习者提供了深入理解和应用该方法的有效途径。
     
  • 突变检验_MK版本
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    突变检验_MK版本是一款专为生物信息学设计的应用程序，用于高效准确地检测DNA序列中的突变。该工具结合了最新的算法和数据处理技术，提供用户友好的界面，支持大规模数据分析，并能够生成详细的报告以辅助科研人员深入理解遗传变异的机制。 MK突变检验MATLAB程序包；MK突变检验MATLAB程序包；
     
  • CAD/CASS点线冲突检测插件（高程点与等高线冲突检测）
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    本插件用于高效检测CAD/CASS中高程点与等高线之间的冲突情况，帮助用户迅速定位并解决设计中的问题。 根据等高线检查高程点的合理性，并可自动标记和选中不合理的高程点。使用e命令可以直接删除这些点。此外，有一个LISP插件适用于所有版本的支持。
     
  • M-K趋势分析与突变检测
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    M-K趋势分析与突变检测是一套用于识别数据序列长期趋势及关键变化点的方法体系。通过计算MK指数和运用统计模型，帮助科研人员在环境科学、水文学等领域中准确评估变量随时间的变化情况，并定位显著的转折时期。 可以修改使用自己的文件，内容详细。可以生成结果图。文档内需要修改的地方已经进行了标注，只需将自己数据导入后运行即可。