function [prr,pcr,p]=glws(x,m,t) %函数名为关联维数的首字母,用于单串序列，多串到glsw； %x为要分析的数据； %x=xlsread('d:\matworks\dbin.xls'); [m1,n1]=size(x); n=m1; [mm1,mm]=size(m); p=zeros(mm,2); %存放拟合系数的矩阵； rr=zeros(20,mm);%rr是相当于筛子的那个距离，存放的是对数； cr=zeros(20,mm);%cr是小于筛子距离的距离个数，存放的是对数； %prr=zeros(20,mm);%rr是相当于筛子的那个距离，存放的是对数； %pcr=zeros(20,mm);%cr是小于筛子距离的距离个数，存放的是对数； scope=zeros(19,1); msr=zeros(19,1); for k=1:mm tt=0; nm=n-(m(k)-1)*t;%Nm为列数； nr=(nm-1)*nm/2;%Nr为距离的总个数； juli=zeros(nr,1);%全部距离搞成一列的长矩阵； r=zeros(nm,nm);%各列之间距离矩阵； y=zeros(m(k),nm);%重构相矩阵的值yij； for j=1:nm for i=1:m(k) y(i,j)=x(j+(i-1)t); end end for i=1:nm-1 for j=i+1:nm for kk=1:m(k) r(i,j)=r(i,j)+(y(kk,j)-y(kk,i))^2; end r(i,j)=sqrt(r(i,j)); tt=tt+1; juli(tt)=r(i,j); end end %进行r和cr个数的计算； rmin=min(juli); rmax=max(juli); for i=1:20 %每次把距离间隔分20分来慢慢加； rr(i,k)=(rmax-rmin)(i+1)/21; %距离取法值得研究一下； for j=1:nr if juli(j)<=rr(i,k) cr(i,k)=cr(i,k)+1; end end rr(i,k)=log(rr(i,k)); cr(i,k)=log(cr(i,k)/nr); end %rr=rr'; tt=0; for i=1:19 scope(i)=(cr(i+1,k)-cr(i,k))/(rr(i+1,k)-rr(i,k));%每点的斜率； tt=tt+scope(i); plot(i,scope(i),'-bd'),hold on; end tt=tt/19;%各相邻点间斜率平均值； tshold=(max(scope)-min(scope))/2;%threshold，阈值; for i=1:19 msr(i)=abs(scope(i)-tt); %各斜率与平均值的均方根，mean square root; end tt=0; for i=2:18 if (msr(i-1)>tshold & msr(i+1)>tshold)|(msr(i-1)<0.001 & msr(i+1)<0.001) continue else tt=tt+1; prr(tt)=rr(i,k);%符合条件的； pcr(tt)=cr(i,k); end end p(k,1:2)=polyfit(prr,pcr,1);%线性拟合，p为两个数，p1为斜率，p2为截距； end 解释一下这段代码

这段代码是用来计算关联维数的，它实现的方法是首先根据输入参数m和t将原始数据x重构为一个相图矩阵，然后计算各列之间的距离，并根据距离分布计算关联维数。

具体实现过程如下：
1. 根据输入参数m和t将原始数据x重构为一个相图矩阵，其中m表示窗口长度，t表示窗口间隔；
2. 计算相图矩阵中各列之间的距离，并将距离存放在juli矩阵中；
3. 根据距离分布统计小于每个距离的距离个数cr，同时记录每个距离rr的大小；
4. 计算cr和rr的对数，然后根据对数统计每个点的斜率scope；
5. 计算斜率的均方根msr和斜率平均值tt，然后根据阈值tshold筛选出符合条件的点；
6. 对符合条件的点进行线性拟合，得到斜率和截距，作为拟合系数p返回。

在代码中使用了一些矩阵操作和数学函数，需要比较熟悉Matlab语言和数学知识才能理解。