基于时间序列分析的带阻滤波器Matlab代码实现——功能性大脑连接性研究项目

传统统计分析中，时间序列数据结构中的每个变量有多个观察值，而每个变量只有一个样本观察值。平稳性是确保数据分析准确性的关键要素。

传统的时间序列相似性度量方法直接在高维原始序列上进行计算，存在计算量大、效率低的问题。为此，提出一种基于关键点的时间序列相似性度量方法。该方法首先设计一种新的关键点提取算法，该算法不仅可以有效提取非单调序列的关键点，还可以准确识别单调序列的关键点。通过关键点提取，可以有效压缩时间序列的维度，保留序列的整体形态特征。在此基础上，提出一种新的基于关键点的时间序列相似性度量算法，该算法能够计算任意长度的时间序列的相似度，降低了相似性度量对人为设定阈值的依赖，增强了算法的鲁棒性。实验结果表明，与传统方法相比，该方法能够有效提高时间序列相似性度量的效率和精度，为时间序列数据挖掘中的聚类和预测任务提供有效支持。

论文研究 - 基于多维形态特征表示的时间序列相似性度量。时间序列的特征表示和相似性度量是数据挖掘的核心基础，其质量直接影响后期挖掘的成效。提出一种通过正交多项式回归模型对时间序列进行多维形态特征表示的方法。该方法分析了特征维数对时间序列拟合效果的影响，并通过选取关键特征来捕捉序列的主要趋势，形成一种鲁棒的形态特征相似性度量方法，从而提升相似性度量的质量。实验结果显示，该方法不仅满足下界要求，且具有良好的下界紧凑性和数据剪枝效果，在时间序列聚类和分类等数据挖掘任务中表现出色。

本项目使用MATLAB代码实现和测试卡尔曼滤波器，包括动态系统模型和测量模型的定义。GUI文件kf_ui.fig可用于参数调整和测试用例修改。测试用例包括系统状态为常数、CWPA系统动态以及使用IVQ905传感器数据的真实测量。

武汉理工大学软件测试课程实验一题目：测试隔一日问题的功能性测试方法。程序有三个输入变量month、day、year（均为整数值，1≤month≤12，1≤day≤31，1900≤year≤2050），输入日期的月、日、年，输出隔一天的日期。例如，输入为2004年11月29日，输出为2004年12月1日。编写问题的需求规格说明书，并完成程序设计。使用功能性测试技术设计两套测试用例集，考虑等价类划分和边界值分析测试技术。根据设计的两套测试用例集进行测试，编写实验报告。

档提供了 Oracle 11g RAC 安装完成后的 IOPS、负载均衡、TAF 等功能测试计划。该测试方案内容全面，可指导用户进行有效且全面的测试。

这个基于Web的工具能够可视化描述大脑区域如何相互连接的Connectome数据。特别是，用户可以通过简单易用的界面探索不同拓扑空间下的大脑内在几何形状，使用按需边缘技术探索所有连接，专注于特定区域。工具支持即时计算节点强度和最短路径树，并与Oculus Rift等头戴式显示器兼容。用户无需安装，直接通过基于Web的应用程序访问，已优化支持Google Chrome浏览器。所有文件均采用“.csv”格式。

针对当前字符化时间序列距离度量方法的不足，本研究提出一种名为BSAP的全新时间序列表示方法。该方法兼具降维与距离度量功能，可在符号化时间序列上直接进行距离计算。通过合成数据与实际数据的实验验证，BSAP方法展现出高效的计算性能和较低的存储空间需求。

时间序列数据分析的Matlab实现代码。