MATLAB实现的替代数据生成系统：随机相位与PPS算法集成

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，实现随机相位、周期随机相位与PPS三类算法，用于生成保留原始时间序列统计特性的替代数据。支持非线性系统分析与时间序列研究，提供标准化数据处理流程与可视化功能。

详 情 说 明

基于随机相位与PPS算法的替代数据生成系统

项目介绍

本项目是一个专业的时间序列分析工具，实现了多种替代数据生成算法，主要用于非线性系统研究和时间序列分析的统计检验。系统能够生成保持原始数据特定统计特性的替代数据，为研究人员提供可靠的零假设检验基础。

功能特性

• 随机相位法：通过傅里叶变换与相位随机化技术，生成保持原始数据功率谱特征的替代数据
• 周期随机相位法：在检测并保持时间序列周期性特征的基础上进行相位随机化
• PPS算法：基于投影追踪方法，优化生成保持高阶统计特性的替代数据
• 多维度统计分析：自动生成统计特性对比报告和可视化图表
• 灵活的参数配置：支持自定义生成数量、随机种子、投影维度等关键参数

使用方法

1. 准备输入数据：将原始时间序列数据保存为.mat格式或数值矩阵文件
2. 配置算法参数：设置替代数据生成数量、随机种子、投影维度参数等
3. 运行主程序：执行系统主函数开始替代数据生成过程
4. 查看输出结果：获取替代数据集矩阵、统计对比报告和可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 统计学工具箱
• 至少4GB内存（建议8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括数据读取与预处理模块、三种替代数据生成算法的完整实现、统计特性对比分析引擎以及结果可视化组件。该文件能够根据用户配置自动选择相应的算法流程，完成从原始数据输入到最终结果输出的全流程处理，并生成详细的评估报告和对比图表。