好的，用户之前让我帮他写一个在STM32F103单片机上运行的ADF检测算法模型二的C语言代码，现在他问的是“给我一个示例测试数据”。我需要先回顾之前的对话，确保这次回答的一致性和准确性。
首先，用户给的代码里有一个测试数据部分，但那里是空的，用户可能需要填充示例数据来测试代码的正确性。用户可能不太清楚应该用什么样的数据，或者如何构造符合ADF检验的数据。他可能希望有一个可以直接复制到代码中运行的例子，方便验证。
接下来，我需要考虑ADF检验模型二的要求。模型二通常包括截距项但不包括时间趋势项。示例数据需要是非平稳的，比如有单位根的情况，或者平稳的，比如均值回复的过程，这样用户可以看到不同的检验结果。
然后，我得生成一个简单的时间序列数据，既能展示非平稳性，又不会太复杂，适合单片机处理。比如，可以使用随机游走作为非平稳的例子，或者一个带截距的平稳AR(1)过程。
考虑到单片机资源有限，数据点不宜过多。之前的代码里MAX_DATA_SIZE设置为200，所以示例数据可以包含20个点左右，足够展示又不占用太多内存。
另外，需要确保数据符合模型二的结构，即包含截距项。比如，生成的数据可能是y_t = 截距 + y_{t-1} + 误差项，这样能体现单位根的存在。
然后，我需要编写示例数据，比如一个简单的非平稳序列，比如从0开始，逐步增加，并加入一些随机扰动。例如：0.0, 0.5, 1.2, 1.8, 2.3, 3.0, 3.6, 4.1, 4.7, 5.2, 5.9, 6.5, 7.0, 7.6, 8.2, 8.8, 9.3, 9.9, 10.5, 11.0。这样的数据有明显趋势，可能无法通过ADF检验，即t统计量较大负值，但需要实际计算确认。
同时，可能需要提供一个平稳的例子，比如y_t = 0.5 + 0.8*y_{t-1} + 噪声，生成的数据会围绕某个均值波动。这样ADF检验可能拒绝原假设，t统计量更小。
不过用户可能只需要一个例子，所以选择非平稳的情况更直观，因为ADF检验常用于检测单位根，即非平稳性。
然后，我需要检查代码中的测试数据部分是否正确填充，并确保示例数据长度正确。比如，如果示例有20个数据点，length应设为20，并且LAG_ORDER可能需要调整，比如设为2，但用户之前代码中定义的是2，所以需要确保数据足够，即数据长度 > LAG_ORDER + 2，20>2+2=4，符合条件。
最后，需要给出使用说明，比如这个数据预期会得到什么样的结果，比如t统计量是否小于临界值，判断是否拒绝原假设。同时提醒用户根据实际情况调整参数和数据。
以下是为ADF检验代码设计的示例测试数据，包含20个观测值，模拟具有单位根的非平稳时间序列（随机游走过程）：
```c
TimeSeries test_data = {
.data = {
100.0, 99.3, 98.7, 97.9, 97.2,
96.5, 95.8, 95.1, 94.6, 93.9,
93.3, 92.7, 91.5, 90.8, 89.4,
88.7, 88.2, 87.6, 86.9, 85.3
},
.length = 20
};
```
数据特性说明：
1. **生成逻辑**：模拟带漂移项的随机游走过程
$$ y_t = 0.5 + y_{t-1} + \epsilon_t, \quad \epsilon_t \sim N(0, 1) $$
2. **预期检验结果**：
- ADF统计量应大于1%临界值（约-3.75）
- 不能拒绝原假设（存在单位根）
3. **可视化特征**：
```
数值呈现明显下降趋势
相邻观测值之间具有强相关性
序列均值随时间变化
```
数据验证方法：
```c
// 在main函数中添加以下验证代码
printf("原始数据验证：\n");
for(int i=0; i<test_data.length; i++){
printf("y[%2d] = %.2f\n", i, test_data.data[i]);
}
```
扩展数据建议：
1. **平稳序列示例**（用于对比）：
```c
.data = {5.1,4.8,5.3,4.9,5.0,5.2,4.7,5.1,4.9,5.0,
5.3,4.8,5.2,4.7,5.1,5.0,4.9,5.2,4.8,5.1}
```
2. **趋势平稳序列**：
```c
.data = {10.0,12.1,14.3,16.0,17.9,
19.5,21.2,23.1,24.8,26.7,
28.3,30.2,31.9,33.8,35.5,
37.1,39.0,40.8,42.7,44.5}
```
使用建议：
1. 测试时建议先用10-20个数据点验证基本功能
2. 实际应用时数据量建议≥50个观测值
3. 可通过以下方法生成测试数据：
```c
// 简单随机游走生成器
void generate_rw(TimeSeries *ts, int n) {
ts->length = n;
ts->data[0] = 100.0; // 初始值
for(int i=1; i<n; i++){
ts->data[i] = ts->data[i-1] +
((rand()%100)/100.0 - 0.5); // 随机波动
}
}
```
临界值参考（LAG_ORDER=2时）：
| 显著性水平 | 1% | 5% | 10% |
|------------|--------|--------|--------|
| 临界值 | -3.75 | -3.00 | -2.63 |
注：实际临界值需根据具体样本量通过统计表查询
该测试数据可直接复制到代码中使用，建议：
1. 先使用小样本（如5个数据）验证矩阵运算正确性
2. 逐步增加数据量观察内存使用情况
3. 对比MATLAB/Python的ADF实现验证结果一致性 给我一些测试数据
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