furoo 发表于 2009-2-24 10:24

原帖由 chenwenjuan86 于 2007-7-27 10:01 发表 http://www.chinavib.com/forum/images/common/back.gif
不好意思,刚才打错了,是计算出的关联函数在m>10后为0
程序如下:
function D=GP_Algorithm(data,tau,max_m)
% GP算法求关联维和嵌入维
%clc
%---------------------------------------------------
x=data;
...
这个程序的 ln_Cr(i,j) = log(Correlation_Integral(m,X,r,tau,type_norm,block)); 无法运行啊,怎么回事呢?

xiaocheng_2007 发表于 2009-2-24 21:54

回复 17楼 octopussheng 的帖子

你好,版主,根据你所言,是不是对一组数据,可以用C-C方法计算其最佳延迟,用G_P算法求其关联维,然后根据关联维与嵌入维关系求其嵌入维???用C_C方法可以得出时间延迟和时间窗口,而根据时间窗口和时间延迟得出的嵌入维,我们应该如何看待?
 根据陆教授所言:小数据量法对延迟时间和嵌入维数的选取并不敏感
如果使用wolf方法计算lypunov指数,对延迟时间和嵌入维有什么要注意的地方吗?
谢谢:@)

zzyxie 发表于 2009-2-25 09:31

回复 11楼 chenwenjuan86 的帖子

请问怎么用自相关函数法求平均周期?我一直没弄明白。我以前只是用自相关函数法求过时间延迟。

xiaocheng_2007 发表于 2009-2-25 10:10

回复 33楼 zzyxie 的帖子

不清楚。你可以参考14楼的程序。我这是那样处理的

zzyxie 发表于 2009-2-25 11:55

回复 34楼 xiaocheng_2007 的帖子

谢谢34楼的提示,不过14楼用的好像是FFT法,我运行过,但结果和陆博士计算的周期为46不符。

octopussheng 发表于 2009-2-25 19:58

平均周期是一个比较有趣的问题,到现在我还没有搞清楚,哪种方法最合适,呵呵!大家加油

yuling 发表于 2009-3-1 11:48

回复 楼主 chenwenjuan86 的帖子

功率谱法
主量分析
庞加莱截面
李雅普诺夫指数
指数衰减发
频闪法
关联维
柯尔莫戈洛夫熵。。。。。

xiaokang 发表于 2009-4-19 04:45

回复 17楼 octopussheng 的帖子

在吕老师的书中提到,用C_C方法得出的时间窗口和时间延迟可以求出嵌入维?这种方法不准确吗?对信号有什么特殊要求吗?为什么必须用GP求呢?

xiaokang 发表于 2009-4-19 04:46

原帖由 octopussheng 于 2007-7-27 08:42 发表 http://www.chinavib.com/forum/images/common/back.gif
C-C方法只能得到最佳延迟时间,嵌入维数需要用G-P算法算出关联维d,然后利用嵌入维数m>2d+1的关系来确定,而且陆振波在他的论文里指出:小数据量法对延迟时间和嵌入维数的选取并不敏感

至于平均周期,他认为—— ...

在吕老师的书中提到,用C_C方法得出的时间窗口和时间延迟可以求出嵌入维?这种方法不准确吗?对信号有什么特殊要求吗?为什么必须用GP求呢?

xiaokang 发表于 2009-4-19 04:55

原帖由 gghhjj 于 2007-3-20 01:11 发表 http://www.chinavib.com/forum/images/common/back.gif



function =LargestLyapunov(data,m,tau,P)
% 用最小数据量法计算混沌时间序列 Lyapunov 指数
% tau = 1;                        % 时延
% m = 14;                        % 嵌入维
% data...

请问:这里的“lyapunov_small()”这个函数的程序能否贴出来,谢谢!

yuling 发表于 2009-4-21 11:01

回复 38楼 xiaokang 的帖子

在非线性时间序列分析中,嵌入维数m和时间延迟tau的选取具有十分重要的意义,同时这种选取也是很困难的。关于嵌入维m和时间延迟tau的选取,现在主要有两种观点:
    第一种观点认为两者互不相关,即m和tau的选取是独立的。计算m的方法有最大特征值不变法、虚假临点法、最小Shannon熵法、延迟向量排序法等;选取tau的方法比较多,包括自相关函数法、互信息法、平均位移法、周期轨道法等。
    第二种观点认为m和tau是相互关联的。研究表明,m和tau的关系与重构相空间的时间窗tau_w密切相关,对特定的时间序列,其tau_w相对固定,m和tau的不恰当配对将直接影响相空间结构的质量,因此产生了m和tau的联合算法,如C-C方法、时间窗口法等。
    用C_C方法得出的时间窗口和时间延迟可以求出嵌入维,但对一些时间序列得出的结果明显是不可接受的,个人觉得用GP求得的饱和嵌入维作为m比较好,但是GP算法涉及到先确定tau。因此,这一块有很大的主观性,这也是非线性时间序列分析还不成熟的结果吧。
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查看完整版本: 判断混沌时间序列有哪些方法