单变量时间序列中的异常检测是数据分析和监控领域的重要任务。该研究综述了当前在这一领域的最新技术和方法，包括基于统计、机器学习和深度学习的算法。通过对不同方法的比较，分析了它们在检测精度、计算效率和应用场景等方面的优势与不足。此外，研究还探讨了未来的研究方向，强调了对实时监控和大数据处理能力的需求。随着技术的不断进步，异常检测在金融、医疗、工业等多个领域的应用前景广阔。...