MATLAB相空间重构参数优化工具：基于C-C算法的智能分析系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了C-C算法驱动的相空间重构参数优化，能够自动计算最优嵌入维数和时间延迟参数，并提供可视化界面展示重构结果，适用于非线性时间序列分析。

详 情 说 明

基于C-C算法的相空间重构参数优化系统

项目介绍

本项目实现了一个基于C-C算法的相空间重构参数优化系统，专门用于时间序列数据的非线性动力学分析。系统能够自动计算最优的嵌入维数和时间延迟参数，实现高质量的相空间重构，为混沌时间序列分析、预测建模等应用提供可靠的基础。

功能特性

• C-C算法实现：完整实现经典的C-C算法，准确计算相空间重构的关键参数
• 自动参数优化：智能计算最优嵌入维数和时间延迟，无需人工干预
• 多格式数据支持：支持.mat、.txt、.csv等多种格式的时间序列数据输入
• 数据预处理：提供去趋势、标准化等数据预处理功能
• 可视化分析：生成关联积分曲线、参数关系图、相空间轨迹等可视化图表
• 完整分析报告：输出详细的计算过程和分析结果报告

使用方法

数据准备

准备单变量时间序列数据文件（.mat/.txt/.csv格式），数据长度至少包含1000个数据点。

参数配置

设置分析参数：

• 最大嵌入维数（默认值：20）
• 时间延迟范围（默认值：1-50）
• 数据预处理选项（去趋势、标准化等）

运行分析

执行主程序，系统将自动完成以下步骤：

1. 数据加载和预处理
2. C-C算法参数计算
3. 最优参数确定
4. 相空间重构执行
5. 结果可视化和报告生成

结果获取

系统输出包括：

• 最优嵌入维数和时间延迟参数
• 重构后的相空间数据矩阵
• 多种分析图表
• 详细的分析报告

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018b或更高版本
• 必需的MATLAB工具箱：统计和机器学习工具箱

硬件要求

• 内存：至少8GB RAM
• 处理器：Intel Core i5或同等性能以上
• 硬盘空间：至少1GB可用空间

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、C-C算法实现模块、参数优化计算模块、相空间重构执行模块以及结果可视化与报告生成模块。该文件作为系统入口，协调各功能模块协同工作，完成从数据输入到结果输出的完整分析流程，确保参数计算的准确性和重构结果的有效性。