Advertisement

G-P算法的关联维计算，已实现Matlab程序（采用Mex版本）。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该 G-P 算法的关联维计算，已开发出基于 Matlab 的程序（包含 mex 版本）。文件内容如下：1、GP_Algorithm_main.m 包含了该程序的关键主文件；2、LorenzData.dll 负责生成用于关联维计算的 Lorenz 离散数据；3、normalize_1.m 文件则用于对数据进行归一化处理，以保证计算的准确性；4、correlation_interal.c 提供了计算关联积分的源代码；5、correlation_interal.dll 则是一个将关联积分计算结果封装为 mex 文件，方便在 Matlab 环境中直接调用。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于G-P算法计算关联维的Matlab程序（mex版本）
    优质
    本简介介绍了一款基于G-P算法计算关联维数的MATLAB程序插件，采用Mex编译，能够高效地分析复杂系统中的混沌行为和数据集的内在维度。 G-P算法计算关联维的Matlab程序(mex版) 文件说明： 1. GP_Algorithm_main.m - 程序主文件 2. LorenzData.dll - 产生Lorenz离散数据 3. normalize_1.m - 数据归一化 4. correlation_interal.c - 计算关联积分的源代码文件 5. correlation_interal.dll-计算关联积分的mex文件
     
  • 利用G-P法计算关联维数
    优质
    本研究采用G-P法探讨复杂系统的混沌特性，通过计算关联维数评估数据集的分维度和复杂度，为系统分析提供新视角。 使用G-P法求取时间序列的最佳嵌入维数，并计算关联维度。
     
  • MATLAB中的G-P算法求解关联维数（已调试）.rar
    优质
    本资源提供了一种利用MATLAB实现G-P算法计算时间序列数据关联维数的方法。内含详细注释与测试通过的代码，适用于研究混沌系统及复杂性分析。 关联维数不仅在相空间重构过程中用于求解嵌入维数，还在机械故障诊断中发挥了重要作用。目前计算关联维数的主要方法是GP算法。此外，已调试好的MATLAB代码可以供直接使用。
     
  • 基于G-P算法的时间序列关联维数d的Matlab计算方法
    优质
    本文介绍了一种利用G-P算法在Matlab环境中进行时间序列数据关联维数（d）计算的方法，为复杂系统的分析提供新的工具。 【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：时间序列的G_P算法_计算出序列的关联维数d_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的。如果您下载后不能运行，请联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
     
  • 运用G-P算法进行混沌分析中关联维的计算
    优质
    本研究采用G-P算法深入探讨混沌系统的特性，着重于高效准确地计算关联维度，为复杂系统的研究提供新的视角和方法。 在混沌分析中使用G-P算法来计算关联维，并生成图形输出。
     
  • 改进版GP算法计算关联维的Matlab程序（含mex函数，运行极速）
    优质
    本作品提供了一种优化后的GP算法Matlab实现，用于高效计算时间序列数据的关联维数。引入了mex编译加速技术，大幅提升了程序执行速度，适用于复杂数据分析场景。 GP算法计算关联维的Matlab程序（升级版），使用mex函数实现，运行速度非常快。
     
  • 用于计算关联维数的MATLAB程序
    优质
    本简介介绍一款MATLAB程序，专门用于计算时间序列数据的关联维数，适用于混沌系统分析和复杂性研究。 本程序用于计算分形参数的关联维数，经过完整测试确认可用。网上的许多资源都是不完整的版本。我整合了自己的代码和网上找到的内容，确保了该程序的完整性与实用性。
     
  • 基于MATLAB的关联维算法实现
    优质
    本简介讨论了在MATLAB环境下开发和应用关联维算法的过程。通过该工具，研究者能够有效地分析复杂系统的混沌特性，并为相关领域的深入探索提供有力支持。 关联维可以通过计算关联积分得出。随着r的减小，相关的点对数量会减少。由于关联维只需要少量的数据量、计算量以及有效的算法间接性，非常适合用于分析实验数据。
     
  • 使用G-P算法通过K熵同时计算关联维和科恩哥罗夫熵（基于时间序列数据）
    优质
    简介：本文介绍了一种利用G-P算法结合K熵方法，从时间序列数据中同步评估关联维度与科恩哥罗夫熵的技术。 G-P 算法可以同时求解关联维和Kolmogorov熵（输入时间序列数据）。相关文件包括：CorrelationIntegral.dll、LM2.p、LorenzData.dll 和 Main_KolmogorovEntropy_GP.m。