时间序列分析是一种用于研究数据随时间变化的方法。在金融、经济、气象等领域，时间序列分析被广泛应用于预测未来趋势、检测周期性和趋势性变化以及分析季节性因素等。小波分析是一种用于处理非平稳时间序列数据的工具，它能够将信号分解成不同频率的子信号，从而揭示出信号的短期和长期变化规律。本文将介绍时间序列小波分析的操作步骤，并通过一个实例进行分析。 数据准备 在进行时间序列小波分析之前，首先需要准备好待分析的数据。数据应该是一个按时间顺序排列的序列，可以是连续的时间点，也可以是离散的时间点。数据的长度应该

Hurst-Hurst：探索时间序列的奥秘 什么是时间序列？ 时间序列是指按时间顺序排列的一组数据，通常是指同一现象在一段时间内的变化情况。时间序列数据可以用于预测未来的趋势和变化，因此在经济、金融、气象、环境等领域中得到了广泛的应用。 时间序列的特征 时间序列数据具有以下特征： 1. 趋势性：时间序列数据通常具有明显的趋势性，即随着时间的推移，数据呈现出一定的增长或下降趋势。 2. 季节性：某些时间序列数据可能具有季节性，即在一年的某个时间段内，数据呈现出周期性的变化。 3. 周期性：某些时