Advertisement

基于CC算法的延迟时间与嵌入维数Matlab仿真及代码演示视频

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

简介：
本视频详细介绍了运用Matlab进行CC算法下的延迟时间和嵌入维度仿真实验，并展示了完整的代码执行过程。 领域：MATLAB 内容：本资料包括CC算法求延迟时间和嵌入维数的详细代码及仿真操作视频。 用处：适用于学习如何使用编程实现CC算法来计算延迟时间与嵌入维数，适合于科研教学用途。 指向人群：面向本科生、硕士生以及博士研究生等进行相关研究和课程学习的人群。 运行注意事项： - 请确保使用的MATLAB版本为2021a或更新。 - 运行时，请执行Runme_.m文件而非直接调用子函数文件。 - 确认在MATLAB左侧的当前工作目录窗口已切换至存放工程项目的路径中。具体操作步骤可参考提供的视频教程进行学习和实践。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于CC算法的延迟时间与嵌入维数Matlab仿真及代码演示视频
    优质
    本视频详细介绍了运用Matlab进行CC算法下的延迟时间和嵌入维度仿真实验，并展示了完整的代码执行过程。 领域：MATLAB 内容：本资料包括CC算法求延迟时间和嵌入维数的详细代码及仿真操作视频。 用处：适用于学习如何使用编程实现CC算法来计算延迟时间与嵌入维数，适合于科研教学用途。 指向人群：面向本科生、硕士生以及博士研究生等进行相关研究和课程学习的人群。 运行注意事项： - 请确保使用的MATLAB版本为2021a或更新。 - 运行时，请执行Runme_.m文件而非直接调用子函数文件。 - 确认在MATLAB左侧的当前工作目录窗口已切换至存放工程项目的路径中。具体操作步骤可参考提供的视频教程进行学习和实践。
     
  • 改进的CC算法求解嵌入维与延迟时间
    优质
    本研究提出了一种改进的CC算法，用于有效确定复杂时间序列数据中的最优嵌入维数和延迟时间，以增强数据分析精度。 **CC算法（Cao-Liu算法）是一种在时间序列分析领域用于计算嵌入维数和延时时间的重要方法，由Cao和Liu于1997年提出。该算法主要用于复杂系统动力学研究及非线性时间序列的分析。** 嵌入维数是描述动态系统的状态空间维度的关键参数，在恢复真实动力学行为方面至关重要。CC算法通过评估时间序列之间的接近程度来估计嵌入维数。 延时时间（或称时间延迟）是指在构建状态向量过程中新旧数据点间的间隔，选择合适的延时时间有助于减少自相关性，并更好地捕捉系统的动态特性。 **CC算法的核心步骤包括：** 1. **构造距离矩阵**：对原始序列进行延时处理形成一系列的延时向量。计算每个延时向量之间的欧氏距离并形成一个距离矩阵。 2. **选择参考向量**：从构建的距离矩阵中选取一特定的参考向量，通常为距均值最近的那个。 3. **确定邻域比例**：对于每一个向量，计算其与选定参考向量间小于某一阈值的所有其他向量的比例。随着嵌入维数增加，该比例会逐渐减小。 4. **识别最佳嵌入维数**：观察并分析随不同维数值变化的邻域比曲线，确定一个拐点即为最优的嵌入维度。 5. **选择合适延时时间**：在已知最适嵌入维数的情况下，通过比较不同的延迟时间下的邻域比例曲线来找出使该曲线变得平缓的那个值作为最佳的选择。 相对于Takens定理和Grassberger-Procaccia算法等其他方法而言，CC算法具有计算简便、易于理解和实现的优点。它特别适合初学者使用，并且在气象预测、生物医学信号处理以及经济指标预测等领域有着广泛的应用前景。例如，在气候变化研究中可以利用温度或气压的时间序列数据来揭示气候系统的动态模式；而在医疗领域则可以通过分析心电图和脑电波等生理信号以评估患者的健康状况。 综上所述，CC算法是了解非线性系统动力学的重要工具，并且对于科研及工程实践具有很高的价值。掌握这一方法不仅可以提高数据分析能力，还能为解决实际问题提供有力支持。
     
  • C-C计算延迟时间及嵌入维度_计算延迟时间与嵌入维度_嵌入维度
    优质
    本文探讨了C-C计算方法在确定时间序列分析中的延迟时间和嵌入维度的应用，并深入研究了两者之间的关系。通过理论推导和实例验证，提出了一种优化的计算策略，为复杂系统的研究提供了新的视角。 通过CC方法计算时间序列的延迟时间和嵌入维度。
     
  • C-C计算延迟时间及嵌入维数，c++延时，matlab
    优质
    本项目探讨了利用C++和Matlab编程实现C-C算法来估算信号的时间延迟与嵌入维度的方法，为数据分析提供有力工具。 通过CC方法计算时间序列的延迟时间和嵌入维度。
     
  • 混沌工具箱与计算延迟时间及嵌入维数的MATLAB测试数据
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB的混沌工具箱，用于分析和计算复杂系统的延迟时间和嵌入维度，包含丰富的测试数据集以辅助研究。 混沌工具箱包括求最大Lyapunov指数(largest Lyapunov exponent)、计算延迟时间(delay time)与嵌入维数(embedding window)以及求时间序列的盒子维(box dimension)和广义维(genealized dimension)，适用于测试数据集。
     
  • MATLAB中相空间重构求延迟时间与嵌入维数的多种方法
    优质
    本文探讨了在MATLAB环境下进行相空间重构时，用于确定延迟时间和嵌入维度的各种算法和技术。通过比较不同方法的优劣，为动态系统的分析提供了有效的工具和策略。 在MATLAB中求相空间重构的延迟时间和嵌入维数有多种方法。这些方法包括用于计算延迟时间的自相关法和互信息法；以及用于确定嵌入维数的Cao法和G-P法。此外，还有同时求解延迟时间和嵌入维数的方法，即C-C法。可以通过不同的方式比较得出的结果（如tau值和m值），以判断哪种方法更符合研究结论的需求。
     
  • 基于DBSCAN算法的Matlab数据聚类仿真及代码演示视频
    优质
    本视频详细讲解并展示了利用DBSCAN算法在MATLAB中进行数据聚类的全过程。通过具体案例和代码实现，帮助观众理解和掌握DBSCAN算法的应用技巧与步骤。 领域：matlab，DBSCAN算法 内容：基于DBSCAN算法的数据聚类的matlab仿真及代码操作视频 用处：用于学习如何编程实现DBSCAN算法 指向人群：适用于本科、硕士和博士等不同层次的教学与科研人员使用 运行注意事项：建议在Matlab 2021a或更高版本中进行测试，只需运行工程文件夹内的Runme_.m脚本，并非直接执行子函数。同时，请确保将Matlab的当前工作目录设置为包含所有代码和数据集的目标路径。具体操作步骤可参考提供的仿真视频演示。
     
  • 基于CC算法的嵌入维数计算
    优质
    本研究探讨了利用混沌理论中的CC（Correlation Dimension）算法来精确计算时间序列数据的嵌入维数的方法，为复杂系统分析提供新的视角和工具。 CC算法用于计算混沌时间序列的嵌入维数，从而可以有效地进行预测。
     
  • 相空间重构中延迟时间和嵌入维度的选择
    优质
    本文探讨了在复杂系统分析中的相空间重构技术，重点研究如何选择最优的延迟时间与嵌入维度以实现更准确的数据重建和动力学特性解析。 该文章详细地描述了相空间重构中的延迟时间和嵌入维数的选择方法。
     
  • 基于TV-Retinex与SplitBregman迭代算法的图像增强Matlab仿真及代码演示视频
    优质
    本项目运用TV-Retinex模型和Split Bregman迭代算法，在MATLAB平台上进行图像增强技术的研究与实现，附有详细代码和操作演示视频。 领域：MATLAB 内容：基于TV-Retinex和SplitBregman迭代算法的图像增强MATLAB仿真及代码操作视频 用处：用于学习使用基于TV-Retinex和SplitBregman迭代算法进行图像增强编程。 指向人群：适用于本科、硕士和博士等教学与科研人员的学习需求。 运行注意事项： 1. 使用MATLAB 2021a或更高版本测试。 2. 运行工程中的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。 3. 确保在当前工作路径下进行操作，即MATLAB左侧的“当前文件夹”窗口应显示为当前工程所在目录。 具体的操作步骤请参考提供的视频教程。