% m为嵌入空间维数
% tau为时间延迟
% data为输入时间序列
% N为时间序列长度
% X为输出,是m*n维矩阵
M=N-(m-1)*tau%相空间中点的个数
for j=1:M %相空间重构
for i=1:m
X(i,j)=data((i-1)*tau+j)
end
end
相空间重构是很成熟的研究混沌结构性的方法之一,是根据有限的数据来重构吸引子以研究系统动力行为的方法。基本思想:系统中任一分量的演化都是由与之相互作用的其他分量所决定,相关分量的信息隐含在任一分量的发展过程中,即用系统的一个观察量可以重构出原动力系统模型。欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
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