对于一个有10920条数据的1维向量，使用平均互信息法确定延迟时间间隔，使用虚假最临近点确定嵌入维数，找到最佳延迟时间和嵌入维数后进行相空间重构，写一段matlab代码。计算互信息的函数不使用mutualinfo这个函数

好的，我会尽力回答你的问题。以下是Matlab代码：

% 导入数据
data = importdata('data.txt');

% 定义延迟时间范围和嵌入维度范围
delay_range = 1:20;
dim_range = 1:10;

% 初始化最大互信息和对应的延迟时间、嵌入维度
max_MI = -Inf;
best_delay = 0;
best_dim = 0;

% 计算平均互信息
for delay = delay_range
    for dim = dim_range
        % 计算延迟时间为delay和嵌入维度为dim时的相空间重构
        X = zeros(length(data)-delay*(dim-1), dim);
        for i = 1:length(data)-delay*(dim-1)
            X(i,:) = data(i+(0:dim-1)*delay)';
        end
        
        % 计算互信息
        MI = 0;
        for i = 1:dim
            for j = i+1:dim
                MI = MI + MI(X(:,i), X(:,j));
            end
        end
        MI = MI / nchoosek(dim,2);
        
        % 更新最大互信息和对应的延迟时间、嵌入维度
        if MI > max_MI
            max_MI = MI;
            best_delay = delay;
            best_dim = dim;
        end
    end
end

% 输出最佳延迟时间和嵌入维度
fprintf('Best delay: %d\n', best_delay);
fprintf('Best embedding dimension: %d\n', best_dim);

% 进行相空间重构
X = zeros(length(data)-best_delay*(best_dim-1), best_dim);
for i = 1:length(data)-best_delay*(best_dim-1)
    X(i,:) = data(i+(0:best_dim-1)*best_delay)';
end

% 使用虚假最临近点确定嵌入维数
m = 2*best_dim+1;
E = zeros(size(X,1), m);
for i = 1:size(X,1)
    d = pdist2(X(i,:),X);
    [~,idx] = sort(d);
    E(i,:) = d(idx(2:m+1)).^2;
end

% 进行相空间重构
Y = zeros(size(X,1)-m+1, m);
for i = 1:size(Y,1)
    Y(i,:) = E(i+(0:m-1),:);
end

% 绘制相空间重构图
figure;
plot3(Y(:,1), Y(:,2), Y(:,3), '.');
grid on;
xlabel('E_1');
ylabel('E_2');
zlabel('E_3');
title('Attractor Reconstruction');

代码中使用了`pdist2`函数来计算距离，需要注意这个函数在旧版本的Matlab中可能不存在，需要使用`pdist`函数代替。另外，代码中的数据文件名为`data.txt`，需要根据实际情况修改。