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基于G-P算法的时间序列关联维数d的Matlab计算方法

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简介：
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

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  • 基于G-P算法的时间序列关联维数d的Matlab计算方法
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    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
     
  • 基于G-P算法计算关联维的Matlab程序（mex版本）
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    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
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    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。
     
  • 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）
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    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。
     
  • MATLAB中的G-P算法求解关联维数（已调试）.rar
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    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。
     
  • 时间序列关联维数的快速计算方法及其应用（2007年）
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    本文提出了一种用于计算时间序列关联维数的高效算法，并探讨了该方法在不同领域中的具体应用。通过实例分析展示了其优越性与实用性。 为了解决关联维数计算耗时过长的问题，通过改进点对距离的度量方法，并采用K-NN技术进行点对搜索，实现了快速计算关联维数的目标，从而显著提升了计算速度。实验结果显示：对于长度为20,480的时间序列数据，使用该快速算法计算关联维数所花费的时间仅为传统G-P算法的1/60。
     
  • 运用G-P算法进行混沌分析中关联维的计算
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    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。
     
  • 基于时间序列的 Wolf Lyapunov 指数估计：Matlab 实现 Wolf 算法的方法。
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    本文介绍了使用MATLAB实现Wolf算法来估计时间序列中的Wolf Lyapunov指数的方法。该方法为分析混沌系统的动力学特性提供了有效工具。 在 Physica 16D (1985) 中，我们提出了一种算法，该算法通过监测轨道发散来估计一维时间序列的主要李雅普诺夫指数。此算法由作者用Fortran和C语言编写并分发多年，并且最近已转换为Matlab代码。文档包括Physica D文章以及名为Lyapunews的pdf文件。 示例数据文件以Unix换行符结尾，因此在使用不同编辑器查看时可能会显得有些奇怪。您可以自由地利用任何能够输出时间序列值的软件来创建数据文件，确保每行结束都有回车和换行符号。现有代码可以很好地读取这些格式化的文件。 如果您有任何问题，请直接通过提供的电子邮件地址与我联系：awolf.physics@gmail.com
     
  • 基于MATLAB的关联维算法实现
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    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。