写一个matlab代码：互信息量法和虚假最邻近点法计算时间延迟τ和嵌入维数m进行相空间重构

以下是一个简单的 Matlab 代码，用于使用互信息量法和虚假最邻近点法计算时间延迟τ和嵌入维数m进行相空间重构：

% Load your data
data = load('data.txt');

% Define the time delay range and embedding dimension range
tau_range = 1:10;
m_range = 1:10;

% Calculate mutual information for different time delays and embedding dimensions
mi_matrix = zeros(length(tau_range), length(m_range));
for i = 1:length(tau_range)
    for j = 1:length(m_range)
        tau = tau_range(i);
        m = m_range(j);
        mi_matrix(i,j) = mutual_information(data, tau, m);
    end
end

% Find the optimal time delay and embedding dimension using false nearest neighbors
fn_matrix = zeros(length(tau_range), length(m_range));
for i = 1:length(tau_range)
    for j = 1:length(m_range)
        tau = tau_range(i);
        m = m_range(j);
        fn_matrix(i,j) = false_nearest_neighbors(data, tau, m);
    end
end
[tau_opt, m_opt] = find(fn_matrix == min(fn_matrix(:)));

% Reconstruct the phase space using the optimal time delay and embedding dimension
x = zeros(length(data)-(m_opt-1)*tau_opt, m_opt);
for i = 1:m_opt
    x(:,i) = data((i-1)*tau_opt+1:end-(m_opt-i)*tau_opt);
end

其中，`mutual_information(data, tau, m)` 和 `false_nearest_neighbors(data, tau, m)` 是根据互信息量法和虚假最邻近点法计算时间延迟 tau 和嵌入维数 m 的函数。请根据自己的需要编写这些函数。

此外，你需要将 `data.txt` 替换为你自己的数据文件名。