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相空间重构函数与定理，MATLAB实现

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简介：
本研究探讨了相空间重构理论及其核心函数，并采用MATLAB进行算法实现和数值模拟，旨在深入分析复杂系统的动力学行为。 改进的C-C相空间重构自然函数法确定延迟时间、wolf法求李雅普诺夫指数以及小数据量法求李雅普诺夫指数。

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  • 相空间重构函数与定理，MATLAB实现
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    本研究探讨了相空间重构理论及其核心函数，并采用MATLAB进行算法实现和数值模拟，旨在深入分析复杂系统的动力学行为。 改进的C-C相空间重构自然函数法确定延迟时间、wolf法求李雅普诺夫指数以及小数据量法求李雅普诺夫指数。
     
  • 相空间重构函数与定理及MATLAB源码.zip
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    本资源包含相空间重构理论、相关定理及其证明，附带详尽的MATLAB实现代码，适用于复杂系统分析和非线性时间序列研究。 相空间重构函数和相空间重构定理的MATLAB源码。
     
  • MATLAB相空间重构函数phaseSpaceReconstruction.m
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    这段代码是用于执行时间序列数据分析中的相空间重构过程，帮助用户从单变量时间序列数据中重建状态空间，适用于复杂系统的研究和预测。 matlab相空间重构函数phaseSpaceReconstruction.m可以自动获取嵌入维数eDim和延迟时间eLag。
     
  • 相空间重构理论与嵌入维数
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    相空间重构理论是混沌时间序列分析中的一种重要方法，用于从单一时间序列数据中恢复系统的动力学行为。其中，选择合适的嵌入维数对于准确重构原系统至关重要，直接影响到后续的预测和复杂性分析。 Cao法用于求解嵌入维数m，并计算最优的嵌入维数m和最佳延迟时间τ，以重构相空间。
     
  • 相空间重构的MATLAB代码
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    本项目提供了一系列用于实现相空间重构技术的MATLAB代码，适用于数据分析和复杂系统建模。包含了嵌入维度、时间延迟的选择及轨道绘制等功能模块。 相空间重构的MATLAB代码可以用于分析时间序列数据，并重建系统的动力学特性。这种技术在非线性系统的研究中有广泛应用，可以帮助研究人员更好地理解复杂动态过程的本质特征。
     
  • Matlab中的相空间重构代码
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    本代码实现利用MATLAB进行时间序列数据的相空间重构，适用于混沌系统分析与预测。包含嵌入维度和时间延迟的选择方法。 用MATLAB实现混沌理论中的相空间重构代码非常有用。
     
  • 利用C-C法确定相空间重构参数
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    本文探讨了运用C-C方法来优化时间序列分析中的相空间重构过程，特别是选取恰当的时间延迟和嵌入维度，以提高复杂系统动态特性的准确描述。 C-C算法用于求取关联维数和延时时间的代码非常好用。
     
  • 基于MATLAB的相空间重构程序
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    本程序利用MATLAB实现数据的相空间重构，适用于时间序列分析，能够有效计算嵌入维度和时间延迟，便于后续的动力学特性研究。 相空间重构的Matlab代码经过实验验证是可用的。
     
  • 相空间重构PYTHON pypsr-master.zip
    优质
    pypsr-master.zip是一款基于Python的相空间重构工具包，适用于数据分析和复杂系统的研究。它提供了PSR（Phase Space Reconstruction）方法来重建时间序列数据的相空间结构，便于进一步分析与预测。 该压缩包pypsr-master.zip包含用Python编写的PSR（相空间重构的一个实例），用于信号处理和混沌分析。