把这两段代码结合起来
时间: 2023-11-13 11:13:58 浏览: 50
好的,下面是把这两段代码结合起来的MATLAB示例代码:
```matlab
data = your_data; % 替换成你的数据
max_tau = 100; % 最大时间延迟
max_dim = 10; % 最大重构维度
mi_avg = zeros(max_tau, max_dim); % 初始化平均互信息矩阵
fnn = zeros(max_tau, max_dim); % 初始化虚假近邻矩阵
max_ratio = 0.1; % 最大允许误差比例
min_dist = 0.1; % 最小允许距离
% 遍历所有的时间延迟和重构维度
for tau = 1:max_tau
for dim = 1:max_dim
% 相空间重构
X = embed(data, dim, tau);
% 计算平均互信息
mi_avg(tau, dim) = avg_mi(X);
% 计算虚假近邻
fnn(tau, dim) = false_nn(X, max_ratio, min_dist);
end
end
% 找到最大的平均互信息及其对应的时间延迟和重构维度
[max_mi, max_idx] = max(mi_avg(:));
[max_tau_idx, max_dim_idx] = ind2sub(size(mi_avg), max_idx);
% 找到最小的虚假近邻及其对应的时间延迟和重构维度
[min_fnn, min_idx] = min(fnn(:));
[min_tau_idx, min_dim_idx] = ind2sub(size(fnn), min_idx);
% 输出结果
fprintf('平均互信息法:\n');
fprintf('最佳时间延迟:%d\n', max_tau_idx);
fprintf('最佳重构维度:%d\n', max_dim_idx);
fprintf('虚假近邻法:\n');
fprintf('最佳时间延迟:%d\n', min_tau_idx);
fprintf('最佳重构维度:%d\n', min_dim_idx);
```
这段代码先遍历所有的时间延迟和重构维度,分别计算平均互信息和虚假近邻。然后找到最大的平均互信息及其对应的时间延迟和重构维度,以及最小的虚假近邻及其对应的时间延迟和重构维度。最后输出结果即可。
希望这段代码能够帮助到你。