C-C法不是估计吗，你这直接让我给一个定制

非常抱歉，我的回答不够准确。C-C法是一种基于相空间重构的非线性时间序列分析方法，其中重构参数包括嵌入维度和延迟时间，需要通过一些估计方法来确定。常用的估计方法包括自相关函数法、平均互信息法、false nearest neighbor法等。在实际应用中，需要根据具体问题和数据特点选择合适的估计方法和参数。

下面是一个使用MATLAB进行自相关函数法估计嵌入维度和延迟时间的示例代码：

% 输入参数
x = ...  % 输入的一维时间序列
maxDim = ...  % 最大嵌入维度
maxTau = ...  % 最大延迟时间

% 自相关函数法估计
r = autocorr(x, 'NumLags', maxTau);
D = zeros(maxDim, 1);
for m = 1:maxDim
    E = zeros(maxTau, 1);
    for tau = 1:maxTau
        X = zeros(length(x)-(m-1)*tau, m);
        for i = 1:length(x)-(m-1)*tau
            X(i,:) = x(i:tau:i+(m-1)*tau);
        end
        D(m) = D(m) + sum(pdist(X).^2)/(size(X,1)*(size(X,1)-1));
        E(tau) = sum(r(1:tau:end).^2)/(length(x)/tau);
    end
    D(m) = D(m)/((maxTau-m+1)*m);
    if m > 1
        D(m) = (D(m)-D(m-1))/(D(2)-D(1));
    end
    E = E/E(1);
    tauStar = find(E<0.2, 1, 'first');
    if isempty(tauStar)
        tauStar = maxTau;
    end
    fprintf('m=%d, D(m)=%.4f, tau*=%d\n', m, D(m), tauStar);
end

% 绘制自相关函数和D(m)曲线
figure;
subplot(2,1,1);
plot(r);
xlabel('Lag');
ylabel('Autocorrelation');
subplot(2,1,2);
plot(D);
xlabel('Embedding dimension');
ylabel('Correlation integral');

该代码中，使用autocorr函数计算时间序列的自相关函数，然后利用自相关函数估计不同嵌入维度下的D(m)值，最后根据D(m)值的变化趋势和自相关函数的衰减速度估计最佳延迟时间tau。在实际应用中，需要根据自相关函数和D(m)曲线的形态选择合适的嵌入维度和延迟时间。