MATLAB实现的G-P算法相空间嵌入维数分析与可视化工具

资 源 简 介

本项目基于Grassberger-Procaccia算法，提供自动化时间序列分析工具，能够自动计算不同嵌入维数下的关联维，确定最佳嵌入维数。支持完整的分析流程与可视化展示，为非线性时间序列分析提供便捷解决方案。

详 情 说 明

基于G-P算法的相空间嵌入维数自动化分析与可视化工具

项目介绍

本项目是基于MATLAB平台的相空间重构分析工具，实现了经典的G-P（Grassberger-Procaccia）算法，用于自动确定时间序列的最佳嵌入维数。通过关联积分计算和饱和度分析，本工具能够科学地评估时间序列的混沌特性，为非线性时间序列分析提供可靠的嵌入维数选择依据。

功能特性

• 自动关联维数计算：基于G-P算法自动计算不同嵌入维数下的关联维数值
• 智能最优维数识别：根据关联维数饱和特性自动推荐最佳嵌入维数
• 多格式数据支持：支持.mat、.txt、.csv等常见时间序列数据格式
• 灵活参数配置：可自定义最大嵌入维数、时间延迟、关联半径等关键参数
• 专业可视化输出：提供双对数坐标图、线性区域识别等专业分析图形
• 完整结果导出：支持分析报告、数值结果和图形结果的多格式导出

使用方法

1. 数据准备：准备单变量时间序列数据文件（.mat、.txt或.csv格式）
2. 参数设置：运行主程序，根据需要调整分析参数：

- 最大嵌入维数（默认：10） - 时间延迟参数（自动计算或手动设置） - 关联半径范围 - 数据标准化选项

1. 执行分析：启动分析流程，系统自动完成相空间重构和关联维数计算
2. 结果查看：查看生成的数值结果和可视化图形，获取最优嵌入维数建议
3. 结果导出：将分析结果和图形导出为.mat、.fig或.png格式文件

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 必需工具箱： Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了完整的G-P算法实现流程，包含数据导入与预处理、参数配置界面、相空间重构计算、关联积分分析、最优嵌入维数自动识别、多维度结果可视化以及分析报告生成等核心功能模块，为用户提供一站式的嵌入维数分析解决方案。