离线变点检测通过识别时间序列中数据生成过程发生变化的点。使用概念矩阵学习时间序列中指定训练窗口的特征动态，并通过特征化和代表性概念矩阵张成的空间之间的单变量距离来识别变点。该方法提供了真实变点的一致估计，并通过原始数据的移动块自助法产生统计量的分位数估计。通过多类模拟数据和大鼠神经数据的应用进行性能评估。