MATLAB实现基于Wolf方法的时间序列最大Lyapunov指数快速计算工具

资 源 简 介

本MATLAB程序采用Wolf方法快速计算单变量时间序列的最大Lyapunov指数，具备自动相空间重构、最近邻点追踪和轨迹演化分析功能，适用于非线性动力学系统特性分析，提供高效精确的混沌指标计算解决方案。

详 情 说 明

基于Wolf方法的时序数据最大Lyapunov指数快速计算程序

项目介绍

本项目实现了基于Wolf方法的时间序列最大Lyapunov指数快速计算算法。程序能够自动处理单变量时间序列数据，通过重构相空间、寻找最近邻点、跟踪轨迹演化等步骤，精确计算最大Lyapunov指数。程序针对数值稳定性和计算效率进行优化，可直接运行并输出可靠结果，适用于混沌系统识别和系统稳定性分析。

功能特性

• 精确计算: 基于Wolf方法实现最大Lyapunov指数的可靠计算
• 自动处理: 支持多种格式输入数据（.txt、.csv文件或直接输入数组）
• 参数优化: 自动确定最优的嵌入维数和时间延迟参数
• 可视化输出: 提供收敛性验证曲线图，直观展示计算结果可靠性
• 性能优化: 针对计算效率和数值稳定性进行专门优化

使用方法

基本参数设置

• 时间序列数据: 单列数值型数据（支持.txt、.csv格式）
• 采样间隔: 时间序列的采样时间间隔
• 序列长度: 输入时间序列的数据点数量

运行流程

1. 准备时间序列数据文件或直接输入数据数组
2. 设置基本参数（序列长度、采样间隔等）
3. 运行主程序进行计算
4. 查看输出结果和验证图表

输出结果

1. 最大Lyapunov指数数值结果
2. 收敛性验证曲线图
3. 计算过程关键参数报告（嵌入维数、时间延迟、轨道追踪结果等）
4. 算法运行时间统计

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件实现了完整的最大Lyapunov指数计算流程，包括数据读入与预处理、相空间重构参数自动确定、最近邻点搜索算法执行、轨迹演化跟踪与距离变化计算、指数增长率线性拟合、结果验证与可视化输出等核心功能。程序采用模块化设计，确保计算过程的数值稳定性和运行效率，同时提供详细的过程参数报告供用户分析验证。