python C-C相空间重构算法

C-C相空间重构算法是一种常用的相空间重构方法，可用于非线性动力系统的分析和建模。以下是基于Python的C-C相空间重构算法的示例代码：

import numpy as np

def c2c_reconstruction(data, delay, embed_dim):
    """
    C-C相空间重构算法
    :param data: 原始时间序列
    :param delay: 延迟时间
    :param embed_dim: 嵌入维度
    :return: 相空间重构矩阵
    """
    n = len(data)
    matrix = np.zeros((n - (embed_dim - 1) * delay, embed_dim))

    for i in range(n - (embed_dim - 1) * delay):
        for j in range(embed_dim):
            matrix[i][j] = data[i + j * delay]

    return matrix

其中，`data` 是原始时间序列，`delay` 是延迟时间，`embed_dim` 是嵌入维度。函数返回相空间重构矩阵 `matrix`。该算法的主要思想是将原始时间序列按照一定的延迟时间和嵌入维度进行重构，以得到非线性动力系统的相空间表示。在C-C相空间重构算法中，采用了Cornelius和Takens的方法来确定延迟时间和嵌入维度的最优值。