MATLAB去除季节性趋势：2000-2020年1月和6月温度数据示例

使用MATLAB的'deseason'函数去除2000-2020年1月和6月温度数据的季节性趋势

本示例演示如何使用MATLAB的'deseason'函数去除2000-2020年每年仅包含1月和6月两个月份温度数据的季节性趋势。

步骤：

**加载数据：**假设您已经加载了包含温度数据的变量'temperature'，其中每一行表示一个时间点，每一列表示一个年份。
创建时间序列对象：

% 创建一个时间序列对象
t = datetime(2000:1/12:2020, 'Format', 'yyyy-MM');

将温度数据转换为时间序列对象：

% 将温度数据转换为时间序列对象
temperature_ts = timeseries(temperature, t);

将数据按年份分组：

% 将数据按年份分组
temperature_yearly = retime(temperature_ts, 'yearly', 'mean');

去除季节性趋势：

% 去除季节性趋势
deseasoned_temperature = deseason(temperature_yearly, 'monthly');

将结果转换回矩阵形式：

% 将结果转换回矩阵形式
deseasoned_temperature_matrix = deseasoned_temperature.Data;

代码示例：

% 假设您已经加载了包含温度数据的变量 temperature，其中每一行表示一个时间点，每一列表示一个年份。

% 创建一个时间序列对象
t = datetime(2000:1/12:2020, 'Format', 'yyyy-MM');

% 将温度数据转换为时间序列对象
temperature_ts = timeseries(temperature, t);

% 将数据按年份分组
temperature_yearly = retime(temperature_ts, 'yearly', 'mean');

% 去除季节性趋势
deseasoned_temperature = deseason(temperature_yearly, 'monthly');

% 将结果转换回矩阵形式
deseasoned_temperature_matrix = deseasoned_temperature.Data;

**注意：**您需要将'temperature'替换为您实际的温度数据变量。

本示例提供了一个简单的方法来去除温度数据的季节性趋势。您可以根据您的实际需求进行调整和扩展。