SSR算法matlab

由于SSR算法的具体实现方式较为复杂，需要涉及到多个步骤，因此以下提供一个基于matlab的SSR算法实现示例代码，以供参考：

1.导入数据

load('data.mat'); % 导入数据

2.设置参数

L = 200; % 窗口长度
N = 1000; % 数据长度
K = N-L+1; % 子空间个数

3.构造Hankel矩阵

X = hankel(data(1:L),data(L:N)); % 构造Hankel矩阵
X = X(1:L,:); % 取前L行

4.奇异值分解

[U,S,V] = svd(X); % 奇异值分解
P = U(:,1:K)*U(:,1:K)'; % 投影矩阵
Y = P*X; % 投影后的数据矩阵

5.计算自相关矩阵

R = Y*Y'; % 计算自相关矩阵

6.特征值分解

[V,D] = eig(R); % 特征值分解
[D,idx] = sort(diag(D),'descend'); % 特征值排序
V = V(:,idx); % 特征向量排序

7.计算成分

S = Y'*V; % 计算成分

8.绘制结果

figure;
t = 1:N;
subplot(2,1,1);
plot(t,data);
xlabel('Time');
ylabel('Amplitude');
title('Original Signal');
subplot(2,1,2);
plot(t(1:L),S(:,1));
xlabel('Time');
ylabel('Amplitude');
title('First Component');

以上是一个简单的SSR算法实现示例，具体实现过程和参数设置可以根据具体需求进行调整和优化。