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力求在ChaosToolbox2.0的基础上不断改进部分函数对Matlab7.1以上版本的兼容问题,争取在发布ChaosToolbox3.0时完成向上兼容!

混沌时间序列分析与预测工具箱 Version3.0
chaotic time series analysis and prediction matlab toolbox - trial version 2.9

http://blog.sina.com.cn/s/blog_736aa0540102w81g.html

Version2.9与Version2.1不同之处

（1）增加了“改进的CC方法”

（2）改进了以下三个算法对Matlab高版本的支持，代价是运算时间稍长！

a.求嵌入维(embedding dimension)的假近邻法

b.求最大Lyapunov指数(largest Lyapunov exponent)的小数据量法

c.求Lyapunov指数谱(Lyapunov exponent spectrum)的BBA算法

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1、该工具箱包括了混沌时间序列分析与预测的常用方法,有:

(1)产生混沌时间序列(chaotic time series)
Logistic映射 - \ChaosAttractors\Main_Logistic.m
Henon映射 - \ChaosAttractors\Main_Henon.m
Lorenz吸引子 - \ChaosAttractors\Main_Lorenz.m
Duffing吸引子 - \ChaosAttractors\Main_Duffing.m
Duffing2吸引子 - \ChaosAttractors\Main_Duffing2.m
Rossler吸引子 - \ChaosAttractors\Main_Rossler.m
Chens吸引子 - \ChaosAttractors\Main_Chens.m
Ikeda吸引子 - \ChaosAttractors\Main_Ikeda.m
MackeyGLass序列 - \ChaosAttractors\Main_MackeyGLass.m
Quadratic序列 - \ChaosAttractors\Main_Quadratic.m

(2)求时延(delay time)
自相关法 - \DelayTime_Others\Main_AutoCorrelation.m
平均位移法 - \DelayTime_Others\Main_AverageDisplacement.m
(去偏)复自相关法 - \DelayTime_Others\Main_ComplexAutoCorrelation.m
互信息法 - \DelayTime_MutualInformation\Main_Mutual_Information.m

(3)求嵌入维(embedding dimension)
假近邻法 - \EmbeddingDimension_FNN\Main_FNN.m
Cao方法 - \EmbeddingDimension_Cao\Main_EmbeddingDimension_Cao.m

(4)同时求时延与嵌入窗(delay time & embedding window)
CC方法 - \C-C Method\Main_CC_Method_Luzhenbo.m
改进的CC方法 - \C-C Method Improved\Main_CC_Method_Improved.m

(5)求关联维(correlation dimension)
GP算法 - \CorrelationDimension_GP\Main_CorrelationDimension_GP.m

(6)求K熵(Kolmogorov Entropy)
GP算法 - \KolmogorovEntropy_GP\Main_KolmogorovEntropy_GP.m
STB算法 - \KolmogorovEntropy_STB\Main_KolmogorovEntropy_STB.m

(7)求最大Lyapunov指数(largest Lyapunov exponent)
小数据量法 - \LargestLyapunov_Rosenstein\Main_LargestLyapunov_Rosenstein1.m
             \LargestLyapunov_Rosenstein\Main_LargestLyapunov_Rosenstein2.m
      \LargestLyapunov_Rosenstein\Main_LargestLyapunov_Rosenstein3.m
 

(8)求Lyapunov指数谱(Lyapunov exponent spectrum)
BBA算法 - \LyapunovSpectrum_BBA\Main_LyapunovSpectrum_BBA1.m
   \LyapunovSpectrum_BBA\Main_LyapunovSpectrum_BBA2.m

(9)求二进制图形的盒子维(box dimension)和广义维(genealized dimension)
覆盖法 - \BoxDimension_2D\Main_BoxDimension_2D.m
       - \GeneralizedDimension_2D\Main_GeneralizedDimension_2D.m

(10)求时间序列的盒子维(box dimension)和广义维(genealized dimension)
覆盖法 - \BoxDimension_TS\Main_BoxDimension_TS.m
       - \GeneralizedDimension_TS\Main_GeneralizedDimension_TS.m

(11)混沌时间序列预测(chaotic time series prediction)
RBF神经网络一步预测 - \Prediction_RBF\Main_RBF.m
RBF神经网络多步预测 - \Prediction_RBF\Main_RBF_MultiStepPred.m
Volterra级数一步预测 - \Prediction_Volterra\Main_Volterra.m
Volterra级数多步预测 - \Prediction_Volterra\Main_Volterra_MultiStepPred.m

(12)产生替代数据(Surrogate Data)
随机相位法 - \SurrogateData\Main_SurrogateData.m

2、在matlab环境中首先运行install.m,将工具箱所在路径添加至matlab

3、各子目录下以Main_开头的文件即是主程序文件,直接按快捷键F5运行即可

4、工具箱中所有程序均在 "Windows XP SP2 + Matlab7.1" 环境中调试通过，不能保证在其它平台上正确运行。

5、工具箱中部分功能为试用版，敬请谅解！

6、
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