|
|
马上注册，结交更多好友，享用更多功能，让你轻松玩转社区。
您需要 登录 才可以下载或查看，没有账号？我要加入
x
这是从yuling给出的计算时间延迟的程序，我搬到机子上运行，不出结果，不知程序错哪了？还望高手指出。
%主程序
clear all
clear all
t0=0;
tf=130;
[t,x]=ode45(@Lorenz,[t0:0.01:tf],[-1,0,1]);
Lorenz_data=x(10002:end,1);
max_d=200;
% 调用C_CMethod_inf，求tau和tw
tic
[Smean_inf,Sdeltmean_inf,Scor_inf,tau_inf,tw_inf]=C_CMethod_inf(Lorenz_data,max_d);
toc
tau_inf
tw_inf
% 相关作图
figure('name','CC法求时间延迟');
plot(1:max_d,Smean_inf,'-b');hold on;
plot(1:max_d,Sdeltmean_inf,'-*c');hold on;
plot(1:max_d,Scor_inf,'-m');hold on;
plot(1:max_d,zeros(1,max_d),'r');
title('CC法求Lorenz时间延迟');xlabel('Lag');
legend('S(t)平均值','ΔS(t)平均值','Scor');
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%5
function dy = Lorenz(t,y) %方程的定义
a=16.0;
b=4.0;
c=45.92;
dy=zeros(3,1);
dy(1)=-a*(y(1)-y(2));
dy(2)=-y(1)*y(3)+c*y(1)-y(2);
dy(3)=y(1)*y(2)-b*y(3);
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%5
function [Smean,Sdeltmean,Scor,tau,tw]=C_CMethod_inf(data,max_d)
% 本函数用于求延迟时间tau和时间窗口tw
% data：输入时间序列
% max_d：最大时间延迟
% Smean，Sdeltmean,Scor为返回值
% tau：计算得到的延迟时间
% tw：时间窗口
%yuling
N=length(data); %时间序列的长度
Smean=zeros(1,max_d); %初始化矩阵
Scmean=zeros(1,max_d);
Scor=zeros(1,max_d);
sigma=std(data); %计算序列的标准差
% 计算Smean,Sdeltmean,Scor
for t=1:max_d
S=zeros(4,4);
Sdelt=zeros(1,4);
for m=2:5
for j=1:4
r=sigma*j/2;
Xdt=disjoint(data,t); % 将时间序列data分解成t个不相交的时间序列
s=0;
for tau=1:t
N_t=floor(N/t); % 分成的子序列长度
Y=Xdt(:,tau); % 每个子序列
%计算C(1,N/t,r,t)
Cs1(tau)=0;
for ii=1:N_t-1
for jj=ii+1:N_t
d1=abs(Y(ii)-Y(jj)); % 计算状态空间中每两点之间的距离,取无穷范数
if r>d1
Cs1(tau)=Cs1(tau)+1;
end
end
end
Cs1(tau)=2*Cs1(tau)/(N_t*(N_t-1));
Z=reconstitution(Y,N_t,m,1); % 相空间重构
M=N_t-(m-1);
Cs(tau)=correlation_integral(Z,M,r); % 计算C(m,N/t,r,t)
s=s+(Cs(tau)-Cs1(tau)^m); % 对t个不相关的时间序列求和
end
S(m-1,j)=s/tau;
end
Sdelt(m-1)=max(S(m-1,:))-min(S(m-1,:)); % 差量计算
end
Smean(t)=mean(mean(S)); % 计算平均值
Sdeltmean(t)=mean(Sdelt); % 计算平均值
Scor(t)=abs(Smean(t))+Sdeltmean(t);
end
% 寻找时间延迟tau：即Sdeltmean第一个极小值点对应的t
for i=2:length(Sdeltmean)-1
if Sdeltmean(i)<SDELTMEAN(i-1)&SDELTMEAN(i)<SDELTMEAN(i+1)
tau=i;
break;
end
end
% 寻找时间窗口tw：即Scor最小值对应的t
for i=1:length(Scor)
if Scor(i)==min(Scor)
tw=i;
break;
end
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
function C_I=correlation_integral(X,M,r)
%该函数用来计算计算关联积分
%C_I:关联积分的返回值
%X:重构的相空间矢量，是一个m*M的矩阵
%M::M是重构的m维相空间中的总点数
%r:Heaviside 函数中的搜索半径
sum_H=0;
for i=1:M-1
for j=i+1:M
d=norm((X(:,i)-X(:,j)),inf);%计算相空间中每两点之间的距离，其中NORM(V,inf) = max(abs(V)).
if r>d
%sita=heaviside(r,d);%计算Heaviside 函数之值n
sum_H=sum_H+1;
end
end
end
C_I=2*sum_H/(M*(M-1));%关联积分的值
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
function Data=disjoint(data,t)
% 此函数用于将时间序列分解成t个不相交的时间序列
% data:输入时间序列
% t:延迟，也是不相交时间序列的个数
% Data：返回分解后的t个不相交的时间序列
%yuling
N=length(data); %data的长度
for i=1:t
for j=1:(N/t)
Data(j,i)=data(i+(j-1)*t);
end
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
function Data=reconstitution(data,N,m,tau)
%该函数用来重构相空间
% 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
% Data为输出,是m*n维矩阵
M=N-(m-1)*tau;%相空间中点的个数
Data=zeros(m,M);
for j=1:M
for i=1:m %相空间重构
%Data(i,:)=data(((i-1)*tau+1):1:((i-1)*tau+M));
Data(i,j)=data((i-1)*tau+j);
end
end |
|
发表于 2009-7-4 09:50
提升卡
变色卡
显身卡
楼主
发表于 2009-7-4 15:00
