MATLAB实现的基于互信息法的混沌序列时间延迟自动估计算法

资 源 简 介

本项目提供MATLAB算法实现，通过互信息法自动计算混沌时间序列最优时间延迟。系统分析输入序列，计算不同延迟下的互信息值，并识别第一个极小值作为最优延迟参数，为相空间重构提供关键支持。

详 情 说 明

基于互信息法的混沌序列时间延迟自动估计算法实现

项目介绍

本项目实现了基于互信息法的混沌时间序列最优时间延迟自动估计算法。该算法通过分析输入的时间序列数据，自动计算不同延迟参数下的互信息数值，并通过寻找互信息函数第一个极小值点来确定最佳延迟时间，为后续相空间重构和混沌特性分析提供关键参数支持。系统具备完整的可视化展示功能，能够直观呈现互信息随延迟变化的曲线关系。

功能特性

• 自动延迟估计：采用互信息法自动计算混沌序列的最优时间延迟
• 多格式支持：支持txt、mat格式文件输入及直接数值输入
• 灵活参数配置：可自定义最大延迟阶数、概率密度估计方法等参数
• 可视化分析：生成互信息-延迟变化曲线图，直观展示关系趋势
• 完整输出体系：提供最优延迟数值、互信息矩阵和分析报告
• 智能极小值检测：自动识别互信息函数的第一个极小值点

使用方法

基本使用

直接运行主程序文件，系统将自动加载示例数据并执行计算： main

自定义数据输入

% 从文件加载数据 data = load('your_data.txt');

% 或直接输入数值序列 data = [x1, x2, x3, ..., xn];

% 调用计算函数 optimal_delay = mutual_info_delay_estimation(data);

参数配置选项

% 设置计算参数 params.max_delay = 100; % 最大延迟阶数 params.normalize = true; % 数据归一化选项 params.method = 'histogram'; % 概率密度估计方法

results = mutual_info_delay_estimation(data, params);

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件整合了完整的算法流程，包含数据预处理、互信息计算、极小值点检测、结果可视化四大核心模块。该文件实现了从原始数据输入到最终结果输出的全自动化处理，能够独立完成时间序列的加载与验证、概率密度分布估计、不同延迟条件下的互信息量计算、最优延迟参数的智能识别以及分析结果的可视化展示功能。