演示时间序列数据的差异图示例

创建视图“计算机学院学生”，包括学号、姓名、性别、民族、手机等信息，其中学号7-8位为‘21’。

为了帮助MATLAB初学者更有效地学习，这里提供了一些实用的绘图示例。

时间序列是按时间顺序排列、随时间变化且相互关联的数据序列。时间序列分析是数据分析中一个重要的领域。以下是MATLAB在时间序列建模预测中的具体应用示例。

ER图，即实体关系图，是数据库设计中的重要工具，用于描述实体、属性及其关系。在系统设计和数据库建模中，ER图被广泛应用，能清晰表达业务需求和数据结构。本资源包含多种不同类型的ER图示例，适用于各种系统设计场景。学习这些示例有助于深入理解数据库设计，提升系统分析与设计能力。

ER图，即实体关系图，在数据库设计中扮演重要角色，用于呈现实体、关系及其属性。这些图示涵盖了电子商务、社交网络、医疗系统等多个领域的设计模型，每个实例都展示了如何将复杂的业务需求简化为清晰的数据模型。通过学习这些示例，设计师可以优化数据结构，提高数据库的效率和准确性。

时间序列数据挖掘是数据分析中重要的分支之一，专注于从序列数据中提取信息和模式。在这个过程中，相似性度量是核心任务之一。欧几里得距离作为基本的相似性度量方法之一，具有线性时间复杂度，但对异常点敏感，且要求比较的序列长度相等。动态时间规整（DTW）作为另一种有效方法，能够测量不同长度时间序列之间的相似性，通过弯曲操作处理等长时间序列，使其匹配到相似趋势上。文章《在线和动态时间规整，用于时间序列数据挖掘》提出了一种加速DTW计算的方法，通过滑动窗口将长序列分割为短子序列，并提出了有效的DTW算法来测量子序列间的相似性。数值实验表明，该方法比传统DTW方法更快、更有效。文章还结合在线学习，将DTW应用

利用全国卷烟销量数据，采用R语言进行时间序列分析。分别构建ARIMA季节时间序列模型、Holtwinters指数平滑模型，并评估模型准确性。提供完整R代码和数据集。

resampleX 可重采样时间序列数据，以更改其采样率。它通过使用指定的重采样间隔 alpha 来执行此操作。例如，要将每秒采样 1000 次的数据转换为每秒 1100 次，请使用 alpha = 1000/1100。resampleX 与 MATLAB 的“resample”函数类似，但速度通常更快。

时间序列分析预测法分为三类： 平滑预测法：采用移动平均和指数平滑方法，平滑原始数据趋势线。 趋势外推预测法：利用历史数据拟合趋势函数，预测未来趋势。 平稳时间序列预测法：估计模型参数，根据历史数据预测未来值。