用于时间序列的小波周期分析

资 源 简 介

用于时间序列的小波周期分析

详 情 说 明

小波周期分析是一种用于研究时间序列数据周期性特征的有效方法。这种方法结合了小波变换的多分辨率特性和周期检测能力，适用于分析非平稳信号中的周期性变化模式。

核心原理是利用小波变换将时间序列分解到不同尺度上，然后通过分析小波系数来识别潜在的周期性成分。小波变换的优势在于能够同时提供时域和频域信息，特别适合分析具有时变特性的周期性信号。

实现思路通常包括以下步骤：首先对输入时间序列进行小波分解，选择合适的母小波函数和分解层数；然后计算各尺度下的小波系数，并分析其统计特性；接着通过小波方差或小波能量谱等方法识别显著周期；最后对结果进行可视化展示和解释。

在MATLAB环境中实现时，可以利用内置的小波工具箱函数，或者编写自定义函数来处理特定需求。分析结果可以帮助识别数据中的主要周期成分，如季节变化、昼夜节律等，为后续建模和预测提供重要参考。