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相空间重构理论与嵌入维数

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 基于Cao方法的相空间重构嵌入维数求解
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    本研究采用Cao算法探讨了时间序列分析中的相空间重构问题，并提出了一种改进的方法来确定嵌入维数，以更准确地反映系统的动力学特性。 本人测试后确认使用Cao方法求解嵌入维数非常有效。可以尝试用Matlab实现一下。
     
  • MATLAB中相空间重构求延迟时间与嵌入维数的多种方法
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    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。
     
  • 相空间重构中延迟时间和嵌入维度的选择
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    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。
     
  • 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。
     
  • 最小嵌入维数：基于曹氏方法的相空间重构及求解 - MATLAB开发
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    本项目运用MATLAB实现曹氏方法进行时间序列数据的相空间重构，并计算其最小嵌入维数，为复杂系统分析提供工具。 输出结果显示为E1和E2。代码已经通过Lorenz和Rossler时间序列进行了测试。
     
  • MATLAB相空间重构函数phaseSpaceReconstruction.m
    优质
    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。
     
  • 相空间重构函数与定理及MATLAB源码.zip
    优质
    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。
     
  • 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。