MATLAB实现基于CC方法的非线性时间序列相空间重构工具箱

资 源 简 介

本项目提供完整的非线性时间序列相空间重构MATLAB工具箱，通过CC方法计算最优延迟时间τ和时间窗口tw，可生成关键参数及Lorenz系统验证图形。适用于混沌时间序列分析与动力学系统研究。

详 情 说 明

基于CC方法的非线性时间序列相空间重构工具箱

项目介绍

本项目实现了非线性时间序列的相空间重构核心算法，采用CC方法（C-C法）自动计算时间序列的最佳延迟时间τ和时间窗口tw。工具箱通过关联积分计算（基于无穷范数）和动力学参数提取，为非线性系统分析提供关键参数支持。项目已于2008年12月在MATLAB 7.0环境下完成测试验证，特别适用于非线性动力学研究领域的相空间重构应用。

功能特性

• 核心参数计算：自动计算最佳延迟时间τ、时间窗口tw及CC方法的5个关键参数
• 可视化分析：生成相空间重构轨迹图（二维/三维）、关联积分分布图等直观图形
• 序列分解处理：支持时间序列的多个不相交子序列分解分析
• 算法验证：内置Lorenz系统测试模块，验证算法有效性
• 灵活输入：支持单变量时间序列数据输入和自定义参数设置

使用方法

基本调用

% 载入时间序列数据 data = load('your_timeseries.dat');

% 调用主函数进行计算 [tau, tw, parameters] = main(data);

高级参数设置

% 自定义嵌入维数和序列长度 options.embed_dim = 5; options.seq_length = 1000;

% 带参数调用 [tau, tw, parameters, figures] = main(data, options);

Lorenz系统测试

% 使用内置Lorenz数据进行算法验证 lorenz_data = LorenzData_generate(); % 调用LorenzData.dll results = main(lorenz_data);

系统要求

• 软件环境：MATLAB 7.0或更高版本
• 操作系统：Windows/Linux/Mac OS（已测试Windows XP/7）
• 内存需求：建议512MB以上RAM
• 存储空间：至少10MB可用磁盘空间

文件说明

主程序文件整合了相空间重构的核心处理流程，具备时间序列数据加载与预处理、延迟参数τ的自动寻优计算、时间窗口tw的确定、关联积分分布分析、动力学特征参数提取以及结果可视化输出等综合功能。通过模块化设计实现了从原始数据输入到重构参数输出的完整分析链路。