基于MATLAB的奇异谱分析信号识别与预测系统

资 源 简 介

本项目实现了一个完整的奇异谱分析(SSA)算法，通过奇异值分解技术对时间序列数据进行分解、特征提取和预测。系统支持交互式界面操作，可提取趋势项、周期项和噪声项，适用于信号处理和预测分析场景。

详 情 说 明

基于MATLAB的奇异谱分析信号识别与预测系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的奇异谱分析(SSA)算法系统，能够对时间序列数据进行智能分解、特征提取和精确预测。系统通过先进的奇异值分解技术将原始信号分解为趋势项、周期项和噪声项等多个成分，为用户提供交互式的成分选择功能，实现信号降噪、模式识别和未来趋势预测。该系统特别适用于金融时间序列分析、气候数据预测、生物医学信号处理等专业领域。

功能特性

• 信号分解：利用SVD技术将时间序列分解为有意义的成分
• 成分选择：交互式选择重构成分，支持信号降噪和特征提取
• 趋势预测：基于交叉验证技术实现未来值的精确预测
• 可视化分析：提供多种专业图表展示分析结果
• 性能评估：自动计算重构误差和预测精度指标

使用方法

数据输入

• 支持.mat文件或.csv格式的单变量时间序列数据
• 数据要求：至少包含100个连续的时间点
• 数据文件应包含单列时间序列值

参数设置

• 窗口长度L（默认值为序列长度的1/3）
• 重构成分数量（可通过奇异值谱图辅助选择）

运行流程

1. 准备时间序列数据文件
2. 运行主程序文件
3. 根据提示选择数据文件和设置参数
4. 查看分析结果和图表输出

输出结果

• 原始信号与重构信号的对比图
• 奇异值谱图（用于成分选择指导）
• 分解后的各成分序列图
• 预测结果及置信区间图
• 重构误差和预测精度指标（RMSE、MAE等）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 必需工具箱：信号处理工具箱
• 内存：至少4GB RAM
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件集成了系统的所有核心功能，包括数据读取与预处理、汉克尔矩阵构建、奇异值分解计算、信号成分重构、预测模型建立以及结果可视化展示。该文件实现了完整的SSA算法流程，提供用户交互界面用于参数配置，并生成专业的分析报告和图表输出。