您现在的位置是：MatlabCode > Download > General Algorithm > MATLAB实现基于Wolf方法的时序数据最大李雅普诺夫指数计算器

MATLAB实现基于Wolf方法的时序数据最大李雅普诺夫指数计算器

本MATLAB项目采用Wolf方法计算时间序列的最大李雅普诺夫指数。通过相空间重构技术将一维序列嵌入高维空间，追踪相邻轨道演化轨迹，定量分析系统的混沌特性。适用于非线性动力学研究和时序数据分析。

本项目实现了基于Wolf方法的时序数据最大李雅普诺夫指数计算算法。通过相空间重构技术，将一维时间序列嵌入到高维相空间中，在重构的相空间中追踪相点演化轨迹，计算相邻轨道的指数发散率，从而量化系统的混沌特性。该方法适用于非线性动力系统分析，能够有效识别系统的混沌行为和初始条件敏感性。

% 载入时间序列数据 data = load('time_series_data.txt');

% 设置参数 m = 3; % 嵌入维数 tau = 10; % 时间延迟 N = 1000; % 数据长度 P = 50; % 平均周期

% 计算最大李雅普诺夫指数 [lambda_max, convergence_curve, fit_stats] = main(data, m, tau, N, P);

主程序文件实现了完整的李雅普诺夫指数计算流程，包括数据预处理、相空间重构构建、最近邻点搜索定位、轨道演化追踪、发散率计算、线性回归分析和结果输出等核心功能模块。该文件整合了所有算法步骤，提供从原始时间序列到最终指数值的完整计算管道，同时包含收敛过程监测和拟合质量评估等辅助功能。