資安學習筆記

在這裡指的stationary是指stationary process或stationary time series. 什麼是stationary process? 簡單來說就是在一個process中的data distribution不會經過時間推移或者改變位置就改變, 平均數與變異數也會維持固定, 白雜訊(AWGN)即是一個好例子. 但有些資料序列可能呈現趨勢性(trend), 可能要經過去趨勢性(de-trend)才能顯示stationary的特性, 有些則需要將序列作差分才能顯示 為什麼要確定資料為stationary? 在經濟計量學中, 通常先利用檢定方式確定資料是否呈現stationary, 如否的話檢定資料呈現何種特性, 並做些前處理(如去趨勢性或差分)將資料處理成stationary以方便建立model, 可作為預測未來經濟數據用途 那如何確定資料序列是否為stationary呢? 在這邊Survey了一下幾種常用資料序列檢定方法, 大致可分為兩種: 一、Autoregressive Unit Root Tests 包括以下兩種檢定方式, 其特性是Null hypothesis是假定資料序列擁有unit root(non-stationary), 所以結果出來如果為0表示為擁有unit root,須作差分處理, 1則表示為可能有趨勢性的資料序列, 須作去趨勢性才能呈現stationary 1.Augmented Dickey–Fuller test (ADF): Matlab指令為"adftest" 2.Phillips-Perron test: Matlab指令為"pptest" 二、Stationarity Tests Null hyphthesis與Autoregressive Unit Root Tests相反, 所以結果為0表示為有趨勢性資料, 結果為1表示為需作差分資料, 主要包括下面這個檢定方式 1.KPSS test: Matlab指令為"kpsstest" 另, 所參考文獻中常出現I(0)或I(1), I(0)表示資料序列不需作差分即可顯示stationary, 而I(1)則代表須作一次差分, 資料序列才能呈現stati

在我們使用matlab的過程中,常常疑惑於需要的函數/指令名稱,但原公司提供的help檔案卻因為語言的關係,讓使用者產生誤解或無所適從,而且指令繁多,有時需要用到比較冷門的指令便要花許多時間瀏覽資料,但若有一份中文對照表就會方便許多,故在網路上尋找並重新排版此份對照表,盼有裨益. 1 常用指令(General Purpose Commands) 1.1 通用資訊查詢(General information) demo 演示程式 help 線上幫助指令 helpbrowser 超文本文檔幫助資訊 helpdesk 超文本文檔幫助資訊 helpwin 打開線上幫助窗 info MATLAB 和MathWorks 公司的資訊 subscribe MATLAB 用戶註冊 ver MATLAB 和TOOLBOX 的版本資訊 version MATLAB 版本 whatsnew 顯示版本新特徵 1.2 工作空間管理(Managing the workspace) clear 從記憶體中清除變數和函數 exit 關閉MATLAB load 從磁片中調入資料變數 pack 合併工作記憶體中的碎塊 quit 退出MATLAB save 把記憶體變數存入磁片 who 列出工作記憶體中的變數名 whos 列出工作記憶體中的變數細節 workspace 工作記憶體流覽器 1.3 管理指令和函數(Managing commands and functions) edit 矩陣編輯器 edit 打開M 文件 inmem 查看記憶體中的P 碼檔 mex 創建MEX 文件 open 打開文件 pcode 生成P 碼檔 type 顯示檔內容 what 列出當前目錄上的M、MAT、MEX 文件 which 確定指定函數和檔的位置 1.4 搜索路徑的管理(Managing the seach patli) addpath 添加搜索路徑 rmpath 從搜索路徑中刪除目錄 path 控制MATLAB 的搜索路徑 pathtool 修改搜索路徑 1.5 指令窗控制(Controlling the command window) beep 產生beep 聲 echo 顯示命令檔指令的切換開關 diary 儲存MATLAB

1.C = cwt(data,scale,'wavelet function') cwt作連續小波轉換。data填入欲轉換data, scale可填入多個連續數字(如1:288), 但不可填入太多, 否則C coefficient array memory會爆掉, wavelet function則填入要用來轉換的function, 如Haar, db series, ...等 2.[CA, CD] = dwt(data,'wavelet function') dwt指令只有作一階離散小波轉換, 得到的approximation與detail coefficient分別存入CA與CD中 3.[C,L] = wavedec(data,N,'wavelet function') wavedec指令作多階離散小波轉換, 階數由N決定, C是由離散小波轉換後的approximation與detail組合而成, 以三階為例, C的組成是這樣: A(3) D(3) D(2) D(1) (A是approximation, D是detail, 後面數字則是階數) 而L array中則是包含C的組成裡面, 各個approximation與detail的長度, 以上面為例, L的組成是這樣: length(A(3)) length(D(3)) length(D(2)) length(D(1)) 所以可利用L來存取C中不同的approximation或是detail