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奇异频谱分析(SSA)的入门教程,包含分步指导及Matlab开发示例。

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简介:
此Matlab教程系统地展示了奇异频谱分析(SSA)的单通道应用,这是一种用于时间序列分析的非参数频谱估算技术。本指南详细阐述了SSA分析的关键步骤,包括构建轨迹矩阵、计算协方差矩阵、对协方差矩阵进行特征分解、以及识别和利用结果中的特征值和特征向量。此外,教程还对比了Vautard和Ghil (1989)提出的Toeplitz方法与Broomhead和King (1986)提出的轨迹方法之间的差异。值得注意的是,仅轨迹方法能够保证所得到的协方差矩阵为半正定的,从而确保特征值均为非负数。 读者可以参考Ghil等人的相关评论 (2002) 和Groth和Ghil (2015)。 此外,参考Broomhead, DS 和 GP King 的经典著作《从实验数据中提取定性动态》(Physica D, Elsevier Science Publishers BV, 20, 217-236),以深入理解该技术。

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客服
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  • 南:SSA学-MATLAB
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    本教程为初学者提供了一站式的奇异频谱分析(SSA)学习路径,详细讲解了如何使用MATLAB进行SSA的分步骤实践与应用。 本Matlab教程详细介绍了单通道奇异频谱分析(SSA)的步骤,这是一种用于时间序列非参数频谱估计的方法。该指南涵盖了以下内容:创建轨迹矩阵、计算协方差矩阵、对协方差矩阵进行特征分解以及获取结果中的特征值和特征向量;此外还解释了如何计算主成分及重建时间序列的过程。 教程中还比较了Vautard 和 Ghil (1989) 的 Toeplitz 方法与 Broomhead 和 King (1986) 提出的轨迹方法之间的区别。值得注意的是,只有后者可以确保协方差矩阵具有非负特征值并为半正定。关于SSA的相关评论,请参阅Ghil等人(2002)和Groth及Ghil(2015)的研究成果。 参考文献:Broomhead, D.S. 和 King, G.P., 1986,从实验数据中提取动态特性,《Physica D》第20期,Elsevier Science Publishers BV, pp. 217-236。
  • MATLAB——
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    《MATLAB开发——奇异谱分析入门指南》旨在为初学者提供学习奇异谱分析(SSA)及其在MATLAB中实现的基础知识和实用技巧。本书通过详细解释理论概念并结合实例代码,帮助读者掌握从数据预处理到结果解读的全过程。无论你是科研工作者还是工程技术人员,都能从中获益匪浅。 MATLAB开发-奇异谱分析初学者指南 本教程旨在为想要了解奇异谱分析(SSA)的用户提供一个逐步指导。通过详细解释每一步骤及其在MATLAB中的实现,帮助用户掌握这一强大的数据分析工具。从理论基础到实际应用,该指南将引导读者深入理解并运用SSA技术解决复杂的数据问题。
  • 初学者多通道(M-SSA - 使用MATLAB
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    本教程详细介绍了如何使用MATLAB进行多通道奇异谱分析(M-SSA),适合初学者逐步学习和实践,帮助理解时间序列数据处理。 本 Matlab 教程逐步演示了奇异谱分析 (SSA) 的多通道版本,这是一种用于多元时间序列的非参数频谱估计方法。该指南详细解释了 SSA 分析中的各个步骤:创建轨迹矩阵、计算协方差矩阵、对协方差矩阵进行特征分解、提取结果特征值和特征向量、计算主成分以及重建时间序列。 此外,本教程还介绍了 Plaut 和 Vautard (1994) 的 Toeplitz 方法与 Broomhead 和 King (1986) 的轨迹方法之间的区别。值得注意的是,只有后者能够确保协方差矩阵为半正定且具有非负特征值。 有关 SSA 更多信息,请参考 Ghil 等人 (2002) 以及 Groth 和 Ghil (2015) 的相关评论文章。Broomhead 和 King 在其 1986 年的论文中详细讨论了实验动力系统的定性分析方法。 参考资料: - Broomhead, D.S. & King, G.P., Extracting qualitative dynamics from experimental data, in Nonlinear Phenomena and Chaos (Sarkar, S. ed.), Adam Hilger: 1986, pp. 113–144. - Ghil et al., (2002) - Groth & Ghil (2015)
  • Jorsorokin/SingularSpectrum:实现并展SSAMATLAB类- matl...
    优质
    SingularSpectrum是利用MATLAB语言编写的奇异谱分析(SSA)工具包,旨在为时间序列数据提供高效、准确的趋势分解与异常检测功能。 奇异谱分析(SSA)是一种用于时间序列的非参数谱分解技术,类似于傅立叶或小波分析,在这种技术中将时间序列分解为时频矩阵。然而,与这些方法不同的是,SSA不依赖于严格的参数形式,并且能够以数据驱动的方式从时间序列中提取出非平稳和复杂的成分。欲了解更多详情,请参阅相关文档中的SSA.m方法部分。
  • 基于SSAMatlab仿真仿真录像
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    本项目利用Matlab平台实现基于SSA( Singular Spectrum Analysis)的奇异谱分析算法,并录制了详细的仿真操作过程。通过该工具能够有效进行时间序列数据分析和预测,为科研与工程应用提供了便捷途径。 版本:MATLAB 2021a 内容概述: 录制了一段基于奇异谱分析(SSA)算法的仿真操作录像,在该视频指导下可以顺利重现仿真的结果。 研究领域: 本项目涉及奇异谱分析方法的应用与实现,适用于学术及科研用途。 具体内容: 该项目包含使用MATLAB进行基于SSA技术的奇异谱分析算法仿真,并附有详细的仿真过程演示录像。通过观看此录像,学习者能够掌握如何利用该算法完成相应的数据分析任务。 目标受众: 本项目适合本科生、研究生及相关研究工作者在教学和科学研究中参考应用。
  • CiSSA:基于Matlab循环SSA:用于信号处理循环-MATLAB
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    CiSSA是一款在MATLAB环境下运行的工具箱,专门针对循环奇异频谱分析(cyclostationary singular spectrum analysis)进行优化设计。此工具旨在为研究人员和工程师提供强大的算法来解析、处理具有循环平稳特性的信号数据。通过引入循环SSA技术,CiSSA能够有效增强在非线性与非平稳时间序列中的模式识别能力。 本段落介绍了一组MATLAB函数,这些函数通过循环奇异频谱分析(SSA)实现信号提取,这是Bógalo等人在2021年提出的方法的一个新变体。与传统方法不同的是,循环SSA能够直接针对预先指定的任何频率进行信号提取,而无需事后确定相关频率。此外,该技术基于循环矩阵提供了一个解决方案,并且包括一个自动过程来计算最佳重构。 这种方法不仅适用于非平稳序列分析,在处理具有调制幅度和频率(AM-FM)特性的物理世界数据时也表现出色。值得注意的是,整个流程是非参数化的并且是全自动的,这意味着最终用户只需输入所需的数据并指定窗口长度即可完成操作。该方法既可应用于经济时间序列分析中,也能有效处理来自物理学领域的复杂信号。 通过这种方式,循环SSA提供了一种灵活且强大的工具,在广泛的应用场景下进行复杂的信号提取和数据分析任务。
  • MATLAB-MATLAB.rar
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    本资源提供了一个关于如何使用MATLAB进行信号处理和频谱分析的详细示例。内容包括创建、修改及分析信号数据的方法,适用于学习或项目参考。下载包含完整代码与注释说明。 本段落提供了一种利用MATLAB系统进行信号频谱分析与显示的方法介绍。作为一种具备强大科学计算能力和图形界面的软件工具,MATLAB能够实现对语音信号(或其他类似平稳信号)基于FFT的短时频谱分析,并支持宽带和窄带两种类型的频谱图绘制及伪彩色映射显示。文中详细阐述了基于FFT的频谱分析原理、相关功能函数以及一个程序实例及其实验结果。实验表明,该方法编程简便且硬件要求不高,能够在普通PC机上快速实现信号的频谱分析与可视化展示。本段落内容适合初学者参考使用,对于需要深入研究或特定需求的应用场景,则可能不太适用。
  • SSA-for-Matlab:简洁易用MATLAB工具,效果卓越!
    优质
    SSA-for-Matlab是一款专为MATLAB设计的高效工具包,提供简便快捷的奇异谱分析功能,适用于时间序列分析与预测,性能优越。 SSA-for-MATLAB 是一个专为 MATLAB 设计的工具包,它使得用户能够通过简单的命令行操作执行 SSA 分析及数据预测任务。此工具包旨在提高用户体验,并包含了 SSA 分解与循环 SSA 预测算法等功能模块。每个函数都配有详尽的参考描述并经过优化以使用最少数量的输入参数。 所有这些功能共同构成了一款强大且直观的 SSA 工具,使得用户能够轻松上手应用该工具包进行数据分析和预测工作。为了更好地理解和掌握这个工具包的功能与用途,请参阅提供的注释示例文件。 在此特别感谢那些开发了奇异谱分析方法的数学家们所付出的努力。本 MATLAB 工具包基于以下出版物进行了开发: 1. Golyandina、Nina,Vladimir Nekrutkin 和 Anatoly A. Zhigljavsky,《时间序列结构分析:SSA 及相关技术》,CRC 出版社,2010 年。 2. 哈萨尼(Hassani),侯赛因,“奇异谱分析:方法论和比较”,数据科学杂志 5 (2007): 239-2。
  • SSA-Master_基于信号解与值研究_SSA_matlab实现
    优质
    本项目通过Matlab实现基于奇异谱分析(SSA)的信号分解及奇异值研究,旨在探索复杂信号中的潜在模式和特征。 奇异谱分析通过MATLAB代码对信号的信息特征值进行分解,并得到不同特征向量的子序列。筛选出主要权重的子序列后进行重构,从而平滑原始信号并达到降噪和过滤的效果。