MATLAB混沌时间序列C-C算法分析工具箱

资 源 简 介

基于C-C算法开发MATLAB工具箱，实现混沌时间序列动力学特性分析。核心功能包括关联维数计算、嵌入维数和最佳时间延迟自动识别，支持混沌特性判定与非线性动力学统计评估，适用于复杂系统研究与时间序列分析。

详 情 说 明

混沌时间序列C-C算法分析系统

项目介绍

本项目基于C-C算法（关联积分与统计量分析）实现混沌时间序列的动力学特性分析。系统通过时间延迟重构技术，计算时间序列的关联维数、嵌入维数和最佳时间延迟，为判断时间序列的混沌特性提供量化依据。该系统适用于非线性动力学研究、复杂系统分析等领域，能够有效评估时间序列中蕴含的非线性动力学行为。

功能特性

• 相空间重构：采用时间延迟方法重构相空间，恢复系统的动力学特性
• 参数自动优化：自动计算最佳时间延迟和嵌入维数，避免主观选择偏差
• 混沌特性判定：通过关联维数等指标定量分析时间序列的混沌特性
• 可视化分析：提供关联积分曲线、统计量变化趋势和相空间重构示意图
• 可靠性评估：对计算结果进行统计显著性检验，评估参数可靠性

使用方法

数据准备

准备时间序列数据文件（.txt或.mat格式），数据应为纯文本一维数组，建议数据长度不少于1000个点。

参数设置（可选）

运行前可调整以下参数：

• 最大嵌入维数（默认值：10）
• 时间延迟范围（默认：1-20）
• 子序列长度（默认根据数据长度自适应）

运行分析

直接运行主程序文件，系统将自动完成以下分析流程：

1. 读取输入时间序列数据
2. 计算不同延迟时间下的统计量
3. 确定最佳时间延迟和嵌入维数
4. 估计关联维数值
5. 生成可视化结果和分析报告

输出结果

• 数值结果：最佳时间延迟、最佳嵌入维数、关联维数估计值
• 图形输出：关联积分曲线、统计量变化曲线、相空间重构图
• 分析报告：混沌特性判定结论及参数可靠性评估

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：100MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括数据读取与预处理模块、相空间重构计算引擎、关联积分统计算法、最优参数选择逻辑以及结果可视化生成器。该文件实现了从原始时间序列输入到完整混沌特性分析报告输出的全流程自动化处理，确保用户无需分步操作即可获得准确的分析结果。