init

basic_experiment.py

@@ -0,0 +1,39 @@
+"""
+实验1: 基础降噪与动力学特性恢复实验 (核心实验)
+目标:
+    验证 RC 降噪方法在降噪和动力学特性恢复方面的基本有效性，建立基准性能。
+实验设置:
+    - 混沌系统: 例如 Lorenz 或 Rossler 系统。
+    - 噪声类型: 高斯白噪声 (可扩展到其他噪声)。
+    - 噪声水平: 不同 SNR 设置。
+    - RC 模型: 使用 ESN 等 RC 模型，调优储备池大小、谱半径等参数。
+    - 训练方法: 监督学习 (例如 Ridge 回归)。
+评估指标:
+    - 降噪指标: SNR 提升、均方根误差 (RMSE)。
+    - 动力学特性恢复指标: 吸引子重构质量、Lyapunov 指数估计误差、分形维数估计误差、预测精度。
+结果展示:
+    - 可视化时间序列、吸引子重构、PSD 对比图和表格展示指标结果。
+"""
+
+def load_data():
+    # TODO: 生成并加载带噪及干净混沌系统数据
+    pass
+
+def build_esn_model():
+    # TODO: 构建 RC/ESN 模型并设置关键参数
+    pass
+
+def train_model():
+    # TODO: 利用训练集进行训练，使用监督学习方法
+    pass
+
+def evaluate_results():
+    # TODO: 计算 SNR, RMSE, 吸引子重构、Lyapunov 指数估计误差等指标
+    pass
+
+if __name__ == "__main__":
+    # 主实验流程
+    load_data()
+    build_esn_model()
+    train_model()
+    evaluate_results()

comparison_experiment.py

@@ -0,0 +1,34 @@
+"""
+实验2: 对比实验 (突出 RC 方法的优势)
+目标:
+    将 RC 降噪方法与其他经典及机器学习降噪方法 (如 Wiener 滤波、卡尔曼滤波、SVR、GBRT、LSTM) 进行对比，
+    在相同混沌系统、噪声类型、数据划分下评估各方法在降噪和动力学特性恢复方面的表现。
+实验设置:
+    与实验1一致，加入不同降噪方法的实现和参数配置。
+结果展示:
+    - 表格展示各方法在不同噪声水平下的指标对比。
+    - 图表展示 (例如 Lyapunov 指数估计误差的折线图)。
+"""
+
+def load_data():
+    # TODO: 生成并加载混沌系统数据（带噪和干净）
+    pass
+
+def build_models():
+    # TODO: 构建 RC 模型以及其他对比降噪模型（Wiener、卡尔曼、SVR、GBRT、LSTM等）
+    pass
+
+def train_models():
+    # TODO: 训练各个模型，确保训练流程一致
+    pass
+
+def evaluate_models():
+    # TODO: 评估不同模型的降噪效果和动力学指标差异
+    pass
+
+if __name__ == "__main__":
+    # 主对比实验流程
+    load_data()
+    build_models()
+    train_models()
+    evaluate_models()

noise_experiment.py

@@ -0,0 +1,37 @@
+"""
+实验4: 不同噪声类型实验 (鲁棒性分析，可选但加分)
+目标:
+    评估 RC 降噪方法在不同噪声类型下的表现，包括高斯白噪声、色噪声 (1/f噪声)、脉冲噪声和混合噪声，
+    分析不同噪声条件下的降噪效果及动力学特性恢复能力。
+实验设置:
+    - 保持混沌系统、数据划分等设置不变，仅改变噪声类型。
+结果展示:
+    - 表格对比各噪声类型下的降噪及动力学指标。
+    - 分析不同噪声下 RC 方法的鲁棒性和适应性。
+"""
+
+def load_data_with_noise(noise_type):
+    # TODO: 根据 noise_type 添加不同噪声 (Gaussian, 1/f, Impulse, Mixed) 到混沌数据
+    pass
+
+def build_model():
+    # TODO: 构建 RC 模型 (参数配置与基础实验保持一致)
+    pass
+
+def run_noise_experiment():
+    noise_types = ["Gaussian", "Colored(1/f)", "Impulse", "Mixed"]
+    for nt in noise_types:
+        # 每种噪声下分别进行实验流程
+        load_data_with_noise(nt)
+        build_model()
+        # TODO: 训练与评估
+        # 记录并保存结果
+        print(f"实验结束: 噪声类型 {nt}")
+    
+def visualize_noise_results():
+    # TODO: 绘制各噪声类型下的降噪及动力学指标对比图
+    pass
+
+if __name__ == "__main__":
+    run_noise_experiment()
+    visualize_noise_results()

sensitivity_experiment.py

@@ -0,0 +1,34 @@
+"""
+实验3: 参数敏感性分析实验 (理解模型行为)
+目标:
+    分析 RC 模型关键参数 (储备池大小、谱半径、正则化系数) 对降噪性能及动力学特性恢复的影响，
+    并尝试从动力学系统角度解释参数变化的效果。
+实验设置:
+    - 固定其他参数，仅改变一个参数值，重复实验并记录各项指标。
+结果展示:
+    - 绘制参数与各指标 (如 Lyapunov 指数估计误差) 之间的关系图。
+    - 如有需要，生成多参数组合的热图。
+"""
+
+def load_data():
+    # TODO: 加载基础混沌系统数据
+    pass
+
+def build_model(n_size, spectrum_radius, reg_coeff):
+    # TODO: 构造 RC 模型，使用参数 n_size, spectrum_radius, reg_coeff
+    pass
+
+def run_experiment_for_params():
+    # TODO: 针对不同参数组合，依次构建模型、训练、评估并记录结果
+    # 如: n_size = [100, 200, 500, 1000]; spectrum_radius = [0.5, 0.8, 1.0, 1.2]; reg_coeff = [1e-5, 1e-4, 1e-3, 1e-2]
+    pass
+
+def visualize_results():
+    # TODO: 根据记录结果绘制参数-指标的曲线图和热图
+    pass
+
+if __name__ == "__main__":
+    # 参数敏感性实验主流程
+    load_data()
+    run_experiment_for_params()
+    visualize_results()