改进相空间重构方法在混沌识别中的应用研究

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讨论了传统非线性时间序列相空间重构方法的特点。提出了一种改进的相空间重构方法.为了揭示非线性时间序列中的非线性相关性。采用了一种基于关联积分的统计量,并研究了不同参数对它的影响.研究了延迟时间和嵌入维数之间的关系,并采用时间窗口描述这2个参数的变化规律.同时,应用改进方法计算了混沌时间序列的重构参数。重构了混沌信号的吸引子.研究结果表明。该方法能够从时间序列有效地重构原系统的相空间,为混沌信号识别提供了新的途径.
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