MATLAB混沌时间序列分析工具箱：C-C方法自动计算延迟时间与嵌入维数

资 源 简 介

该MATLAB工具实现了C-C算法，能够自动计算混沌时间序列的最优延迟时间τ和嵌入维数m。通过关联积分分析和统计特性评估，为非线性时间序列分析提供关键参数推荐，简化混沌系统建模流程。

详 情 说 明

基于C-C方法的混沌时间序列延迟时间与嵌入维数自动计算系统

项目介绍

本项目实现了一个基于C-C方法的混沌时间序列分析系统，专门用于自动确定延迟时间τ和嵌入维数m这两个关键参数。系统通过计算时间序列在不同参数组合下的关联积分，并运用统计学相关性分析技术，为混沌时间序列的相空间重构提供最优参数推荐。该系统集成了完整的分析流程，从数据预处理到结果可视化，为混沌时间序列分析研究提供便捷的工具支持。

功能特性

• 自动参数计算：采用C-C算法自动计算最优延迟时间和嵌入维数
• 完整分析流程：包含数据预处理、相关性分析、参数优化和结果可视化全流程
• 多格式支持：支持.mat文件或数值数组格式的时间序列数据输入
• 灵活参数配置：允许用户自定义最大延迟时间、最大嵌入维数等分析参数
• 丰富输出结果：提供参数推荐、分析图表、合理性报告和三维可视化
• 直观可视化：生成关联积分变化曲线、相关性分析图和相空间重构三维图形

使用方法

基本使用流程

1. 准备输入数据：准备单变量时间序列数据（.mat文件或数值数组）
2. 设置分析参数：配置最大延迟时间、最大嵌入维数、时间序列长度等可选参数
3. 运行分析系统：执行主程序开始自动分析
4. 查看输出结果：获取最优参数推荐和各种分析图表

参数配置说明

• 时间序列数据：支持.mat文件或直接输入的数值数组
• 采样间隔：需要提供数据采样间隔信息以确保准确计算
• 最大延迟时间：限制延迟时间的搜索范围（可选）
• 最大嵌入维数：限制嵌入维数的搜索范围（可选）

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018a或更高版本
• 必要的MATLAB工具箱：统计和机器学习工具箱

硬件要求

• 内存：至少4GB RAM（推荐8GB以上）
• 存储空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能逻辑，包括数据读取与预处理模块、关联积分计算引擎、延迟时间优化算法、嵌入维数确定策略、统计分析模块以及结果可视化组件。该文件整合了完整的C-C方法处理流程，能够自动完成从原始数据输入到最终参数推荐的全套分析任务，并生成相应的分析图表和报告。