C-C算法的matlab程序,时间序列分解,相空间重构

资 源 简 介

C-C算法的matlab程序,时间序列分解,相空间重构

详 情 说 明

C-C算法在非线性时间序列分析中扮演着重要角色，主要用于相空间重构过程中的关键参数计算。该算法由Kim等学者提出，通过关联积分和统计量的巧妙结合，能够同时确定最佳延迟时间和嵌入维数。

核心原理 时间序列分解：C-C算法首先将原始时间序列划分为若干子序列，通过分析子序列间的相关性来避免局部波动干扰。这种分解方式特别适用于含噪声的非平稳信号。 相空间重构：算法基于Takens嵌入定理，利用时间延迟法重构相空间。关键在于选择合适的时间延迟τ和嵌入维数m，以避免信息冗余或失真。 统计量优化：通过计算不同延迟下的关联积分，并引入ΔS(m,N,r,t)和Scor(t)等统计量，综合评估时间窗口的局部最优性，最终确定τ值。

算法优势 抗噪能力强：子序列统计策略有效抑制噪声影响。 参数联合确定：传统方法需分步计算τ和m，而C-C算法能同步输出两者估计值。 计算效率高：相比经典的互信息法或虚假最近邻法，其计算复杂度显著降低。

应用场景 适用于混沌系统分析、生理信号处理（如EEG/ECG）、金融市场波动预测等领域。实际使用时需注意时间序列长度与子序列划分的平衡，过短的序列可能导致统计量失效。