基于PAA算法的MATLAB信号分段处理工具

资 源 简 介

本项目实现了PAA（分段聚合近似）算法，用于对时间序列进行线性分割与近似处理。系统自动将输入信号划分为等长区间，并计算各段统计特征，适用于数据降维和模式分析。代码简洁高效，支持自定义分段数量。

详 情 说 明

基于PAA算法的线性分割信号处理系统

项目介绍

本项目实现了基于PAA（分段聚合近似）算法的线性分割功能，主要用于对时间序列数据进行分段近似处理。系统能够自动将输入的一维时间序列数据划分为多个等长区间，并通过计算每个区间的平均值生成简化后的分段线性表示。该算法在信号降维、模式识别和数据可视化等场景中具有重要应用价值。

功能特性

• 自动分段处理：根据用户指定的分段数量或分段长度，自动完成时间序列的等长划分
• 均值近似计算：对每个分段区间计算平均值，生成简化的线性表示
• 灵活参数配置：支持通过分段数量或分段长度两种方式指定分割粒度
• 可视化输出：可选生成简化后的线性分割图形，直观展示处理结果
• 高效算法实现：基于PAA算法核心原理，确保处理效率和数据保真度

使用方法

输入格式

• 数据格式：一维数值数组（时间序列数据）
• 示例输入：[2.1, 3.5, 4.8, 5.2, 3.9, 7.1, 6.5, ...]
• 参数设置：分段数量（正整数）或分段长度（数据点个数）

输出结果

• 主要输出：结构体数组，包含分段区间及对应的近似值
• 示例输出：

- 分段1：区间 [1, 5]，近似值 3.9 - 分段2：区间 [6, 10]，近似值 6.2

• 可选输出：简化后的线性分割图形可视化

基本调用流程

1. 准备输入时间序列数据
2. 设置分段参数（数量或长度）
3. 执行PAA算法处理
4. 获取分段结果和近似值
5. （可选）生成可视化图形

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 基本MATLAB环境（无需额外工具箱）
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

main.m文件作为项目核心入口，实现了完整的PAA算法处理流程，包括数据输入验证、参数解析、分段计算逻辑执行以及结果输出生成等核心功能。该文件整合了算法的主要计算模块，负责协调整个系统的数据处理流程，确保从原始时间序列到分段近似结果的准确转换，同时支持可视化功能的调用与控制。