代码 rqa对离散时间序列进行递归图分析

RQA（Recurrence Quantification Analysis）是一种用于分析离散时间序列的方法，其主要目的是研究时间序列中重复事件的发生情况。

在RQA中，首先需要将时间序列转化成其对应的相空间，这可以通过延迟嵌入方法实现。延迟嵌入是一种将高维时间序列映射到低维空间的方法，通过选取适当的延迟时间和嵌入维度，可以将时间序列中的信息尽可能地保留下来。

接下来，利用递归图（Recurrence Plot）来可视化时间序列中的重复事件。递归图是一种矩阵形式的可视化方式，其中的每个元素代表了在时间序列中两个时刻之间的距离是否小于一个给定的阈值。通过观察递归图的结构，可以揭示时间序列中的重复模式和动态变化。

在递归图的基础上，可以计算出各种与重复事件相关的特征指标。其中比较常用的指标包括：REC（recurrence rate）表示递归图中非对角线元素所占的比例，即重复事件的发生频率；DET（determinism）表示递归图中连续重复事件所占的比例，即重复事件的持续性；LAM（laminarity）表示递归图中连续重复事件所形成的正方形区域所占的比例，即重复事件的集聚性。

通过对这些特征指标的计算和分析，可以从统计学的角度来描述和解释时间序列中的重复事件的特征。这些特征指标可以帮助我们了解时间序列的时序结构、动态演化以及相互关联性等相关问题。因此，RQA能够为我们深入理解和分析离散时间序列提供有力的工具和方法。