您现在的位置是：MatlabCode > 资源下载 > 一般算法 > MATLAB实现：基于G-P算法的嵌入维数自动计算工具
MATLAB实现：基于G-P算法的嵌入维数自动计算工具
- 资源大小：0
- 下载次数：0 次
- 浏览次数：1 次
- 资源积分：1 积分
资 源 简 介
本MATLAB工具实现了Grassberger-Procaccia算法，能够自动计算时间序列的最优嵌入维数。支持单组或多组时间序列数据输入，通过关联维数分析自动确定最佳嵌入参数，为非线性时间序列分析提供关键技术支持。
详 情 说 明
基于G-P算法的嵌入维数自动计算工具
项目介绍
本项目实现了时间序列分析中的Grassberger-Procaccia (G-P) 算法，用于自动计算相空间重构的最优嵌入维数。该工具能够处理单组或多组时间序列数据，通过关联积分计算和饱和维数判定逻辑，为用户提供准确的嵌入维数推荐，支持参数配置、可视化分析和结果导出功能。功能特性
- 自动计算：实现G-P算法核心逻辑，自动计算不同嵌入维数下的关联维数
- 参数灵活：支持自定义最大嵌入维数、时间延迟、距离阈值等关键参数
- 多数据支持：兼容文本文件、MATLAB数组、Excel表格等多种数据输入格式
- 智能判定：内置饱和维数自动识别机制，提供最优嵌入维数推荐
- 可视化分析：生成关联维数曲线图，直观展示收敛过程
- 结果导出：输出包含饱和点分析、收敛性评估的完整数据报告
使用方法
- 数据准备：准备单列或多列时间序列数据文件（txt/csv/xlsx格式）
- 参数设置：根据需要配置最大嵌入维数(m_max)、时间延迟(tau)、距离阈值(ε)
- 执行计算：运行主程序，系统将自动进行相空间重构和关联积分计算
- 结果分析：查看生成的最优嵌入维数值、关联维数曲线图和分析报告
- 结果应用：将推荐的嵌入维数用于后续的相空间重构和非线性分析
系统要求
- MATLAB R2018a或更高版本
- 适用于Windows/Linux/macOS操作系统
- 推荐内存4GB以上，处理大规模数据时建议8GB以上
