在工程和科學領域，對時序數(shù)據(jù)進行穩(wěn)態(tài)狀態(tài)的判別，并獲取穩(wěn)定工況數(shù)據(jù)是一項重要任務。本文將介紹如何通過Matlab實現(xiàn)對時序數(shù)據(jù)的穩(wěn)態(tài)狀態(tài)判別，以及獲取穩(wěn)定工況數(shù)據(jù)的方法。 穩(wěn)態(tài)狀態(tài)判別方法針對時序參數(shù)

在工程和科學領域，對時序數(shù)據(jù)進行穩(wěn)態(tài)狀態(tài)的判別，并獲取穩(wěn)定工況數(shù)據(jù)是一項重要任務。本文將介紹如何通過Matlab實現(xiàn)對時序數(shù)據(jù)的穩(wěn)態(tài)狀態(tài)判別，以及獲取穩(wěn)定工況數(shù)據(jù)的方法。

穩(wěn)態(tài)狀態(tài)判別方法

針對時序參數(shù)原始數(shù)據(jù)，在Matlab中可以采用滑動窗口法進行穩(wěn)態(tài)檢測。具體步驟是選擇一個合適的數(shù)據(jù)窗口長度，比如這里選擇為10個數(shù)據(jù)作為一個窗口。然后，依次向后移動窗口，在每個窗口內計算數(shù)據(jù)波動情況。如果窗口內數(shù)據(jù)波動較大，則判定為非穩(wěn)態(tài)，不保存數(shù)據(jù)；反之，若波動較小，則處于穩(wěn)態(tài)，保存數(shù)據(jù)。

方法步驟及程序示例

1. 首先，讀入樣本時序數(shù)據(jù)表格到Matlab矩陣中保存：

```matlab

xyb xlsread('樣本數(shù)據(jù).xlsx');

```

2. 計算樣本數(shù)據(jù)的行數(shù)：

```matlab

n size(xyb, 1); % 行數(shù)

```

3. 以樣本數(shù)據(jù)的第一列為例進行穩(wěn)態(tài)分析，將第一列數(shù)據(jù)賦值到矩陣wy中：

```matlab

wy xyb(:, 1);

```

4. 設定參數(shù)值λ，并根據(jù)數(shù)據(jù)情況確定。每次取10個數(shù)進行穩(wěn)態(tài)分析，計算這10個數(shù)的平均值和標準差，判斷是否處于穩(wěn)態(tài)：

```matlab

c 0;

d 0;

r 0.03; % 設定參數(shù)值λ

for i 1:n

if mod(i, 10) 0

c c 1; % 取樣次數(shù)累計

wymean(c, :) mean(wy(i-9:i, :)); % 計算平均值

sd(c, :) std(wy(i-9:i, :)); % 計算標準差

if sd(c, :) < r * wymean(c, :)

d d 1; % 穩(wěn)態(tài)窗口累計

s d * 10;

wt(s-9:s, :) xyb(i-9:i, :); % 將穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)賦值給wt數(shù)組

end

end

end

```

5. 最后，將穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)wt寫入到新的Excel表格中：

```matlab

xlswrite('穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù).xlsx', wt);

```

通過以上步驟，我們可以對時序數(shù)據(jù)進行穩(wěn)態(tài)狀態(tài)的判別，并獲取穩(wěn)定工況數(shù)據(jù)，為進一步分析和應用提供了基礎。

完整程序代碼及效果展示

在以上過程中，我們利用Matlab的強大功能對時序數(shù)據(jù)進行穩(wěn)態(tài)狀態(tài)判別，有效地篩選出穩(wěn)定工況數(shù)據(jù)，為后續(xù)分析和應用提供了可靠的數(shù)據(jù)基礎。Matlab在處理時序數(shù)據(jù)方面具有很高的靈活性和可擴展性，能夠幫助工程師和研究人員更好地理解和利用數(shù)據(jù)信息。