MATLAB实现的混沌时间序列C-C法参数自动计算系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台开发，采用C-C法（关联积分法）自动计算混沌时间序列的最佳延迟时间与最小嵌入维数。通过算法优化提升计算效率，适用于非线性动力学分析与混沌系统研究，为时间序列建模提供关键参数支持。

详 情 说 明

基于C-C法的混沌时间序列延迟时间与嵌入维数快速计算系统

项目介绍

本项目实现混沌时间序列分析中的关键参数自动计算功能。通过C-C法（关联积分法）对输入的混沌时间序列进行非线性动力学分析，快速准确地计算出最佳延迟时间和最小嵌入维数。系统采用优化算法提高计算效率，适用于Lorenz系统、Rossler系统等多种混沌序列分析，为相空间重构提供可靠参数支持。

功能特性

• 自动参数计算：基于C-C法自动计算混沌时间序列的最佳延迟时间和最小嵌入维数
• 高效算法优化：采用关联积分计算技术和时间序列分段统计方法，显著提升计算效率
• 可视化分析：提供关联积分变化曲线图，直观展示参数计算过程
• 完整结果输出：包含参数计算过程数据表格和计算精度报告
• 灵活输入支持：支持.mat文件或数值数组输入，可自定义最大延迟时间和嵌入维数阈值

使用方法

基本调用

% 载入时间序列数据（.mat文件或数值数组） data = load('chaotic_data.mat');

% 调用主函数进行计算 [tau, m, results] = main(data);

自定义参数调用

% 设置自定义参数 max_tau = 40; % 最大延迟时间阈值 max_dim = 8; % 最大嵌入维数

% 带参数调用 [tau, m, results, figures] = main(data, max_tau, max_dim);

输出结果

• tau: 计算得到的最佳延迟时间（整数）
• m: 计算得到的最小嵌入维数（整数）
• results: 包含详细计算过程的数据表格
• figures: 关联积分变化曲线图等可视化结果

系统要求

• MATLAB版本: R2018a或更高版本
• 数据要求: 时间序列长度至少1000个数据点
• 内存建议: 至少4GB RAM（用于处理大型时间序列）

文件说明

主程序文件实现了混沌时间序列分析的核心计算流程，包括数据预处理、关联积分矩阵构建、时间序列分段统计分析、最佳延迟时间搜索算法、最小嵌入维数优化计算、结果可视化生成以及计算精度评估等完整功能模块。该文件整合了C-C法的全部计算步骤，通过优化算法实现了高效准确的参数计算，并提供了完整的输出结果和可视化分析。