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。

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。

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。

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。

时间序列数据分析的Matlab实现代码。

本模块涵盖了高通滤波器、低通滤波器和陷波滤波器等常用滤波类型。它提供了对因果和非因果滤波以及滤波度定义的支持。

分享了一种基于Matlab Simulink平台搭建的有源滤波器仿真模型（APF_9_7.mdl）。该模型经过仿真验证，具有良好的滤波性能。