递归图 时间序列重构小波变换

资 源 简 介

递归图 时间序列重构小波变换

详 情 说 明

递归图作为一种可视化工具，在分析时间序列的非线性动力学特性方面具有重要作用。其核心思想是将时间序列重构到相空间中，通过计算状态点之间的相关性来揭示系统的内在规律。

时间序列重构通常采用延迟嵌入法，关键在于确定合适的延迟时间和嵌入维度。相空间重构后，递归图通过二元矩阵展示各状态点之间的相互接近程度，其中每个点的颜色深浅代表对应状态对的相似度。

小波变换在预处理阶段有独特优势，它能同时提供时间和频率信息，特别适合处理非平稳信号。通过小波分解可以得到不同尺度下的信号成分，有助于选择合适的时间序列重构参数。

Matlab实现这类算法时需要注意计算效率问题，特别是当处理长序列时，向量化操作和适当的矩阵运算优化能显著提升性能。递归图分析可广泛应用于生理信号、气候数据、机械振动等领域的模式识别和状态检测。