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。

相关问题

相空间重构 python github

相空间重构是一种用于数据降维和可视化的方法，可以帮助我们理解数据的内在结构和特征。Python是一种功能强大的编程语言，而GitHub是一个代码托管平台，可以让用户分享和合作开发代码。

在GitHub上，有许多关于相空间重构的Python项目，这些项目提供了许多用于相空间重构的工具和库。通过这些项目，我们可以学习如何使用Python来进行相空间重构，以及如何利用各种库来进行数据处理、可视化和分析。

相空间重构的Python项目通常包括一些主要的功能，比如数据处理和预处理、相空间重构算法的实现、以及数据可视化和分析。通过这些项目，我们可以学习如何使用Python来对数据进行处理和预处理，以及如何使用相空间重构算法来将高维数据映射到低维空间，并进行可视化和分析。

此外，GitHub上的相空间重构Python项目还提供了丰富的文档和示例代码，可以帮助我们更好地理解相空间重构的原理和方法，并且可以通过实际的代码来加深对相关知识的理解。

总之，相空间重构的Python项目在GitHub上为我们提供了丰富的资源和工具，可以帮助我们学习和应用这一方法，进而更好地理解和分析数据。