MATLAB蒙特卡洛置信度评估工具：奇异谱分析模拟系统

资 源 简 介

本项目实现基于MATLAB的蒙特卡洛模拟，对奇异谱分析结果进行置信度量化。通过随机模拟生成统计分布，评估信号趋势与噪声成分的可靠性。

详 情 说 明

蒙特卡洛模拟在奇异谱分析中的置信度计算系统

项目介绍

本项目是一个基于蒙特卡洛模拟的统计置信度评估工具，专门用于奇异谱分析结果的显著性检验。通过生成大量满足原数据统计特征的随机序列，系统能够量化评估奇异谱分析中提取的信号成分的统计显著性，为时间序列分析提供可靠的置信度指标。

功能特性

• 奇异谱分解：对输入时间序列进行SSA分解，提取信号趋势与噪声成分
• 蒙特卡洛模拟：生成大量统计特征匹配的随机序列进行并行计算
• 置信区间计算：基于模拟结果构建奇异值的统计置信区间
• 显著性评估：识别超出置信区间的显著奇异值成分
• 可视化展示：提供奇异谱图、置信带、显著性标记等可视化结果
• 三维分布展示：可选展示多次模拟的奇异值分布特征

使用方法

输入参数

• 时间序列数据：支持文本文件、Excel表格或MATLAB数组格式的单变量数据
• SSA参数：时间序列长度(N)、嵌入维数(m)、滞后步长(L)
• 模拟参数：蒙特卡洛模拟次数（通常1000-5000次）
• 置信水平：显著性水平（如95%、99%）

输出结果

• 原序列奇异谱图（特征值降序排列）
• 蒙特卡洛模拟生成的奇异值置信区间
• 显著性检验结果（标记显著奇异值）
• 统计报告（置信水平、模拟次数、显著成分数量等）
• 可选三维可视化展示奇异值分布

基本流程

1. 准备时间序列数据文件
2. 设置SSA分析和蒙特卡洛模拟参数
3. 运行主程序进行计算
4. 查看生成的统计报告和可视化结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学工具箱
• 推荐内存：8GB及以上（大规模模拟需要更多内存）
• 支持多核处理器（自动启用并行计算加速）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括时间序列数据读取与预处理、奇异谱分析参数设置、蒙特卡洛随机序列生成与并行计算、奇异值置信区间统计估计、显著性水平判定与标记，以及分析结果的可视化展示与报告生成。该文件整合了完整的计算流程，为用户提供一站式的置信度评估解决方案。