%this function calculate time delay and embedding demension with C-C
%Method,which proved by H.S.Kim
%skyhawk&flyinghawk
% %****************调试程序段****************************
% clear all;
% data=load('f:/sunpot/year sunpot number.txt');
% %************************************************
N=length(data);
max_d=20;%the maximum value of the time delay
sigma=std(data);%calcute standard deviation s_d
for t=1:max_d
t
s_t=0;
delt_s_s=0;
for m=2:5
s_t1=0;
for j=1:4
r=sigma*j/2;
data_d=disjoint(data,N,t);%将时间序列分解成t个不相交的时间序列
=size(data_d);
s_t3=0;
for i=1:t
i
Y=data_d(i,:);
C_1(i)=correlation_integral(Y,N_d,r);%计算C(1,N_d,r,t)
X=reconstitution(Y,N_d,m,t);%相空间重构
N_r=N_d-(m-1)*t;
C_I(i)=correlation_integral(X,N_r,r);%计算C(m,N_r,r,t)
s_t3=s_t3+(C_I(i)-C_1(i)^m);%对t个不相关的时间序列求和
end
s_t2(j)=s_t3/t;
s_t1=s_t1+s_t2(j);%对rj求和
end
delt_s_m(m)=max(s_t2)-min(s_t2);%求delt S(m,t)
delt_s_s=delt_s_s+delt_s_m(m);%delt S(m,t)对m求和
s_t0(m)=s_t1;
s_t=s_t+s_t0(m);%S对m求和
end
s(t)=s_t/16;
delt_s(t)=delt_s_s/4;
s_cor(t)=delt_s(t)+abs(s(t));
end
fid=fopen('result.txt','w');
fprintf(fid,'%f %f %f %f/n',t,s(t),delt_s(t),s_cor(t));
fclose(fid);
t=1:max_d;
plot(t,s,t,delt_s,'.',t,s_cor,'*')
回复 #47 hohoo 的帖子
data_d=disjoint(data,N,t);%将时间序列分解成t个不相交的时间序列C_1(i)=correlation_integral(Y,N_d,r);%计算C(1,N_d,r,t)
X=reconstitution(Y,N_d,m,t);%相空间重构
C_I(i)=correlation_integral(X,N_r,r);%计算C(m,N_r,r,t)
这几个子函数是LET工具箱的吗 我怎么运行不了啊 楼主实在是太伟大了，向你致以崇高的革命敬礼！ 最常用的lypunov指数小数据量计算方法能不能给一个？ 原帖由 hohoo 于 2007-8-24 10:16 发表 http://www.chinavib.com/forum/images/common/back.gif
function =C_CMethod(data)
%this function calculate time delay and embedding demension with C-C
%Method,which proved by H.S.Kim
%skyhawk&flyinghawk
% %****************调试程序段 ...
为什么我调用这个程序到这一句就运行不下去呢？拜托高人帮忙看看。我这里给1000个数据的时间序列数据文件。
C_1(i)=correlation_integral(Y,N_d,r);%计算C(1,N_d,r,t)
[ 本帖最后由 swallowlxy 于 2007-8-30 22:27 编辑 ]
回复 #51 swallowlxy 的帖子
这是因为你缺少一个correlation_integral.m文件，也就是你没有这个函数，如何调用呢？ 原帖由 sssssxxxxx921 于 2007-8-24 12:13 发表 http://www.chinavib.com/forum/images/common/back.gifdata_d=disjoint(data,N,t);%将时间序列分解成t个不相交的时间序列
C_1(i)=correlation_integral(Y,N_d,r);%计算C(1,N_d,r,t)
X=reconstitution(Y,N_d,m,t);%相空间重构
...
这几个当然不是LET工具箱的函数了，采用的理论方法都不相同的。
这个是对时间序列重构相空间的方法！你看看小数据量方法的介绍就明白了
相空间重构函数的改进
文中提出的相空间重构采用二重循环,效率比较低最近做了个CC算法程序，采用的重构算法语句为：
%% 重构相空间
% x为数据，ｍ嵌入维数 ｔ时间延迟
N=length(x);
M=N-(m-1)*t;
xv=zeros(m,M);
for ii=1:m
xv(ii,:)=x([((ii-1)*t+1):1:((ii-1)*t+M)]);
end 楼主能不能用文本文件的方式传上来哟，我们好下载了仔细地看噻！
回复 #55 tzl1963 的帖子
这种方式有问题么？不是一样可以看嘛！ 原帖由 octopussheng 于 2008-1-2 16:09 发表 http://www.chinavib.com/forum/images/common/back.gif这种方式有问题么？不是一样可以看嘛！
看起来吃力，想把你的东东验证一把，这个表达方式就麻烦了噻，你怕别人盗窃你的成果嗦，要当盗贼十把锁都锁不住的。
回复 #54 yufeiqun 的帖子
相空间重构不占资源，最要命的是作关联积分，2000个数据算G_P就能郁闷死你回复 #58 JulianChin 的帖子
我的感觉还行啊 呵呵...我都采用一重循环，算3000个数据的关联积分时间开销还能容忍 原帖由 tzl1963 于 2008-1-2 18:18 发表 http://www.chinavib.com/forum/images/common/back.gif看起来吃力，想把你的东东验证一把，这个表达方式就麻烦了噻，你怕别人盗窃你的成果嗦，要当盗贼十把锁都锁不住的。
这有什么好怕盗窃的。
我这里都贴出来了，你要用的话可以复制、粘贴，我不觉得这有什么吃力的！如果你还是这样想的话，我也没有办法！
很多程序代码都是共享的，我有什么好怕的！