并重构

好的，以下是重构后的代码，使用了更好的变量命名和更简洁的代码结构：

% 导入时间序列数据
data = load('data.txt');

% 设置时间延迟范围和嵌入维度范围
delay_range = 1:10;
embed_range = 1:10;

% 使用互信息方法计算延迟时间和嵌入维度
mi = zeros(length(delay_range), length(embed_range));
for i = 1:length(delay_range)
    for j = 1:length(embed_range)
        delay = delay_range(i);
        embed = embed_range(j);
        mi(i,j) = calculate_mutual_info(data, delay, embed);
    end
end

% 使用虚假最近邻方法计算延迟时间和嵌入维度
epsilon = 0.1; % 设置阈值
tau = zeros(length(delay_range), length(embed_range));
for i = 1:length(delay_range)
    for j = 1:length(embed_range)
        delay = delay_range(i);
        embed = embed_range(j);
        tau(i,j) = calculate_false_nearest(data, delay, embed, epsilon);
    end
end

% 绘制互信息和虚假最近邻图像
subplot(1,2,1);
imagesc(mi);
xlabel('Embedding Dimension');
ylabel('Delay Time');
title('Mutual Information');
colorbar;
subplot(1,2,2);
imagesc(tau);
xlabel('Embedding Dimension');
ylabel('Delay Time');
title('False Nearest Neighbors');
colorbar;

% 计算互信息函数
function mi = calculate_mutual_info(data, delay, embed)
    mi = 0;
    for i = 1:length(data)-delay*(embed+1)
        x = data(i);
        y = data(i+delay*embed);
        mi = mi + log10(x*y);
    end
end

% 计算虚假最近邻函数
function tau = calculate_false_nearest(data, delay, embed, epsilon)
    tau = 0;
    for i = 1:length(data)-delay*(embed+1)
        x = data(i:i+delay*embed);
        for j = i+delay*(embed+1):length(data)
            y = data(j:j+delay*embed);
            if norm(x-y) < epsilon
                tau = tau + 1;
                break;
            end
        end
    end
end

在这个代码中，我们使用了下划线命名法，更清晰的变量名和更简洁的代码结构。计算互信息和虚假最近邻的函数也被重命名为更具描述性的名称，并且代码中包含了注释以增加可读性。