利用 cc方法计算延迟时间和嵌入维数的python代码

C-C相空间重构算法中的延迟时间和嵌入维数是两个关键参数，需要通过一定的方法来确定最优值。以下是基于Python的C-C相空间重构算法中采用CC方法计算延迟时间和嵌入维数的示例代码：

import numpy as np

def cc_method(data, max_delay, max_embed_dim, threshold):
    """
    CC方法计算延迟时间和嵌入维数
    :param data: 原始时间序列
    :param max_delay: 最大延迟时间
    :param max_embed_dim: 最大嵌入维数
    :param threshold: 相关系数阈值
    :return: 延迟时间和嵌入维数
    """
    n = len(data)
    corr_matrix = np.zeros((max_embed_dim, max_delay))

    for d in range(1, max_delay + 1):
        for m in range(1, max_embed_dim + 1):
            matrix1 = c2c_reconstruction(data, d, m)
            matrix2 = c2c_reconstruction(data, d + 1, m)

            if len(matrix1) != len(matrix2):
                continue

            for i in range(m):
                for j in range(m):
                    corr_matrix[i][d - 1] += np.corrcoef(matrix1[:,i], matrix2[:,j])[0][1]

            corr_matrix[:, d - 1] /= m * m

    max_corr = np.max(corr_matrix)
    embed_dim, delay = np.where(corr_matrix >= threshold * max_corr)
    return delay[0] + 1, embed_dim[0] + 1

其中，`data` 是原始时间序列，`max_delay` 是最大延迟时间，`max_embed_dim` 是最大嵌入维数，`threshold` 是相关系数阈值。函数返回计算得到的延迟时间和嵌入维数。该算法的核心是计算不同延迟时间和嵌入维数下的重构矩阵，并计算它们之间的相关系数。通过选择相关系数大于阈值的最大值，确定最优的延迟时间和嵌入维数。