回复 #15 zhlong 的帖子
tau确实是整数，我觉得你理解的时间延迟有问题对于时间序列{x1,x2...xn} tau=3;m=4
则相空间重构后得m*(n-m+1)矩阵：{（x1,x4,x7,x10)、(x2,x5,x8,x11)、....(xn-m+1,....xn)}
其中tau为时间延迟 ,m为嵌入维数
回复 #16 sssssxxxxx921 的帖子
tau是无量纲的，x1和x4是采样时刻1和4采集的数据，如果采样间隔为dt，那么x1和x4在采样时间上相差3×dt。ps：可能没能理解你的问题。
回复 #17 zhlong 的帖子
那对于按 dt 采样的时间序列{x1,x2...xn} 它的时间延迟怎么确定有的资料说直接取1 可不可以 为什么
回复 #18 sssssxxxxx921 的帖子
所有的时间序列不都可以看作采样得来的么，那么都有采样时间间隔dt的啊？回复 #19 zhlong 的帖子
我的主要问题是它的时间延迟怎么计算 能不能直接取1为什么回复 #20 sssssxxxxx921 的帖子
延迟时间的选择对重构吸引子的质量是有很大影响的。延迟时间选择过小, 任意两个相邻延迟坐标x ( i)和x ( i + 1)在数值上非常接近,因而不能作为两个独立坐标, 而且导致信息的冗余; 延迟时间选择过大时,任意两个相邻坐标毫不相关,不能反映系统的整体信息。 :victory: 那个1也是不知道在哪看到的 想省事看能不能用 呵呵我刚看完一篇关于时延的文章 大致过程清晰了一些了只是具体为什么还是讲不清
用C-C方法计算时延 我正在破解 估计差不多了 但愿今天成功:lol
:victory: function =C_CMethod(data)
%this function calculate time delay and embedding demension with C-C
%Method,which proved by H.S.Kim
%skyhawk&flyinghawk
% %****************?????****************************
% clear all;
% data=load('C:\Documents and Settings\Administrator\??\a.txt');% ????
% %************************************************
data=;
N=length(data)
max_d=2;%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,'*')
这是C-C方法计算时间延迟的算法， 在计算的时候要注意你数据和max_d的关系数据多了才能是max_d选择更大的值 一般人在使用C_C方法时 因为不明白原理及计算过程 只是代入数据进行计算
当数据少时很容易出错 例如当有14个数据，max_d=20程序就会出错这时把后者值调小就可以了
回复 #24 sssssxxxxx921 的帖子
用cc方法计算之后出现的是一个图怎么知道那个是时间延迟 那个是嵌入维数啊？还有在小数据量方法计算最大延迟时 需要一个数据的周期是通过FFT变换得到的
可我的数据是通过计算数据的增长率的到的怎么计算周期啊？？ 一、不存在嵌入维数
二、对于周期的计算存在很多争议因为对于一个混沌时间序列取周期本身就是一种矛盾
但它又似有伪周期解 所以就有上边的数据周期了
对于P有人通过FFT变换（我没用过） 你可以看看matlab自带的例子
有人通过C-C方法（但我看它出来的图有时是很难以判断的）取舍上误差比较大
回复 #26 sssssxxxxx921 的帖子
但是小数据量方法计算最大Lyapunov指数需要周期这个参数，应该如何解决这个问题呢？回复 #27 winterdij 的帖子
还是用FFT来算近似的，你可以看我的那个关于Lyapunov的总结帖子回复 #28 octopussheng 的帖子
我至今还没有计算过Lyapunov指数，不过对于时间序列的已经了解很多了只是想问一下 这个时间序列是按周期提取的还是直接按积分步长提取就可以了
我看了好多文章和吕金虎的书也没详细的涉及到这一点
不知你按 洛仑兹系统为例子是怎么提取的数据啊