非稳态时间序列数据之间的因果关系发现是非常重要但极具挑战的问题。现有的工作主要假设观察数据随着时间或领域发生变化。上述假设使得相关方法需要引入时间或领域作为先验知识，无法应用于分段稳态的非稳态场景。因此，本文提出了一种基于条件独立性检验的非稳态因果关系发现算法。首先，使用变化点检测方法来识别非稳态变化的时间点，然后，将上一步的时间点进行区间划分，用基于条件独立性检验的时序因果关系发现算法推断其局部稳态因果结构。在仿真和真实世界数据上的实验证明了该方法的有效性。
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