相空间重构python代码

相空间重构是一种非线性时间序列分析方法，用于确定系统的动力学特性。下面是一个简单的 Python 代码示例：

import numpy as np

def phase_space_reconstruction(data, embedding_dim, time_delay):
    n = len(data)
    m = n - (embedding_dim - 1) * time_delay
    X = np.zeros((m, embedding_dim))
    for i in range(m):
        for j in range(embedding_dim):
            X[i, j] = data[i + j * time_delay]
    return X

这个函数接受一个一维数组 `data`，以及嵌入维度 `embedding_dim` 和时间延迟 `time_delay` 作为参数。它使用相空间重构方法将 `data` 转换为一个 `embedding_dim` 维的矩阵 `X`，其中每一行表示一个时间延迟的向量。

要使用这个函数，可以将实际数据传递给它，然后选择适当的嵌入维度和时间延迟。例如：

data = np.sin(np.linspace(0, 10 * np.pi, 1000))
X = phase_space_reconstruction(data, embedding_dim=3, time_delay=10)

在这个例子中，我们使用正弦函数生成了一个长度为 1000 的时间序列，然后使用嵌入维度为 3 和时间延迟为 10 的相空间重构方法将其转换为一个 991 x 3 的矩阵 `X`。