数据集概述
本数据集包含实现熵变异性因子（EVF）框架的MATLAB脚本与输入数据，用于检测时间序列数据局部不规则性的细微结构变化。框架结合滚动香农熵、双样本Z检验及±2%空值区，适用于合成信号与真实世界数据集，支持参数鲁棒性分析。
文件详解
该数据集包含代码文件、数据文件和压缩文件，具体说明如下：
- 代码文件（.m格式，共8个）：
- 基准测试脚本：如ENSSS001.m、ENSSS00.m、ENEVF00.m、MOB01.m等，对应5项基准测试（含简单信号熵响应、空值区建立、合成方差移位检测、COVID-19 mobility数据应用、2021 Texas电力危机数据应用）
- 敏感性分析脚本：如SENw.m、SENs.m、SENb01.m，用于评估直方图 bins 数量、滚动窗口大小、段长度对框架的影响
- 数据文件：
- MOBUAE.csv：CSV格式，包含阿联酋COVID-19社区流动性数据，字段包括国家/地区代码、日期、零售娱乐、杂货药店等场所的流动性变化值
- 压缩文件：
- Texas 2021 Data.zip：ZIP格式，包含2021年2月德克萨斯州电力危机相关的真实世界时间序列数据
适用场景
- 时间序列分析：检测时间序列局部不规则性的结构变化，验证EVF框架的有效性
- 合成信号研究：测试框架在已知结构模式、恒定方差及突变场景下的性能
- 公共卫生数据分析：分析COVID-19疫情前后社区流动性的变化趋势
- 能源危机研究：探究2021年德克萨斯州电力危机期间相关时间序列的波动特征
- 方法学验证：评估EVF框架在不同参数设置下的鲁棒性与稳定性
