在进行混沌时间序列分析时的C-C算法的

资 源 简 介

在进行混沌时间序列分析时的C-C算法的

详 情 说 明

混沌时间序列分析是研究非线性动力系统的重要方法，而C-C算法作为关键的相空间重构技术，能有效确定延迟时间和嵌入维数。该算法通过计算时间序列的关联积分，寻找最佳重构参数，为后续的混沌识别和预测奠定基础。

在MATLAB实现中，C-C算法首先需要将原始时间序列进行标准化处理，消除量纲影响。接着通过计算不同延迟时间和嵌入维数组合下的关联积分，绘制统计量曲线。算法核心在于寻找曲线的第一个极小值点或稳定值点，该点对应的参数即为最优延迟时间。

相比传统自相关法，C-C算法能同时考虑时间序列的非线性特性，避免人为设定阈值。其MATLAB实现通常包含数据分段、多重网格搜索等优化策略，以平衡计算精度与效率。该算法特别适用于短数据、含噪声的实测混沌信号分析。