MATLAB实现基于C-C方法及改进算法的相空间重构参数优化工具

资 源 简 介

本MATLAB程序实现了经典C-C方法及其改进版本，通过计算关联积分和统计量S(m,N,r,t)，自动优化非线性时间序列的相空间重构参数（延迟时间τ和嵌入维数m）。支持Lorenz系统分析，为混沌时间序列研究提供高效解决方案。

详 情 说 明

基于C-C方法及改进C-C方法的相空间重构参数优化MATLAB程序

项目介绍

本项目实现了非线性时间序列分析中的相空间重构参数优化算法，基于经典的C-C方法及其改进版本。通过计算关联积分和统计量S(m,N,r,t)，程序能够自动确定最优的延迟时间τ和嵌入维数m，为混沌时间序列的相空间重构提供可靠参数选择。项目支持典型混沌系统的数据测试，并对3000个数据点的处理时间进行了优化控制。

功能特性

• 双算法实现：同时包含经典C-C方法和改进的C-C方法，采用双统计量优化策略（S1/S2函数并行计算）
• 多数据源支持：内置Lorenz、Duffing和Rossler三种混沌系统数据生成功能，同时支持外部单列时间序列文件输入
• 可视化输出：生成统计量变化曲线图和相空间重构三维轨迹图
• 性能优化：针对3000点数据规模，处理时间控制在3分钟以内
• 详细日志：命令行窗口实时输出计算进度、中间参数和阶段耗时

使用方法

1. 数据准备：使用内置混沌系统数据或准备格式正确的单列时间序列文本文件
2. 参数设置：在主程序中根据需要调整时间序列长度、最大延迟时间等参数
3. 运行分析：执行主程序，系统将自动完成参数计算和可视化输出
4. 结果解读：查看输出的最优参数对、统计量曲线和重构相空间轨迹

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统
• 至少4GB内存（处理3000点数据时）

文件说明

主程序文件实现了完整的相空间重构参数优化流程，核心功能包括：混沌时间序列数据的生成与读取、关联积分的并行计算、经典C-C方法与改进C-C方法的统计量分析、最优延迟时间和嵌入维数的自动确定、多维度结果可视化图的生成以及计算过程的实时日志输出。程序采用模块化设计，将复杂的数学运算封装为高效的函数调用，确保算法执行的准确性和性能表现。