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

好的，我来回答你的问题并提供一段Matlab代码。

首先，对于一个有10920条数据的1维向量，我们可以使用平均互信息法来确定延迟时间间隔。具体步骤如下：

1. 选择一个初始延迟时间tau和一个最大延迟时间max_tau。
2. 对于每个tau，计算出相邻数据点之间的时间延迟为tau的互信息。
3. 对于所有的tau，计算平均互信息并找到最大的平均互信息对应的tau。
4. 最大的平均互信息对应的tau就是最佳的延迟时间。

接下来，我们可以使用虚假最临近点来确定嵌入维数。具体步骤如下：

1. 选择一个初始嵌入维数m和一个最大嵌入维数max_m。
2. 对于每个m，计算出相空间重构后的距离矩阵，并计算出每个数据点的虚假最临近点。
3. 对于所有的m，计算出虚假最临近点的平均数量。
4. 找到最小的m，使得虚假最临近点的平均数量小于某个预设的阈值。
5. 最小的m就是最佳的嵌入维数。

最后，我们可以使用Matlab来实现相空间重构的过程。具体代码如下：

% 输入数据
data = [1 2 3 4 5 ...]; % 10920条数据的1维向量

% 确定延迟时间间隔
tau = 1; % 初始延迟时间
max_tau = 100; % 最大延迟时间
mi_array = zeros(1, max_tau); % 用于保存所有tau对应的平均互信息
for i = 1:max_tau
mi_array(i) = avg_mi(data, i); % 计算出相邻数据点之间的时间延迟为i的互信息
end
[~, best_tau] = max(mi_array); % 找到最大的平均互信息对应的tau
delay_time = best_tau; % 最大的平均互信息对应的tau就是最佳的延迟时间

% 确定嵌入维数
m = 1; % 初始嵌入维数
max_m = 100; % 最大嵌入维数
thresh = 10; % 预设的虚假最临近点的平均数量的阈值
while true
d_matrix = embed(data, delay_time, m); % 计算出相空间重构后的距离矩阵
knn = knnsearch(d_matrix, d_matrix, 'K', 2); % 计算出每个数据点的虚假最临近点
avg_knn = sum(knn(:,2)) / length(data); % 计算出虚假最临近点的平均数量
if avg_knn < thresh % 找到最小的m，使得虚假最临近点的平均数量小于预设的阈值
break;
end
m = m + 1;
end
embedding_dim = m; % 最小的m就是最佳的嵌入维数

% 相空间重构
embedded_data = embed(data, delay_time, embedding_dim);

% 平均互信息函数
function mi = avg_mi(data, delay_time)
x = data(1:end-delay_time);
y = data(delay_time+1:end);
mi_array = mutualinfo(x', y');
mi = mean(mi_array);
end

% 相空间重构函数
function embedded_data = embed(data, delay_time, embedding_dim)
N = length(data);
embedded_data = zeros(N-(embedding_dim-1)*delay_time, embedding_dim);
for i = 1:embedding_dim
embedded_data(:,i) = data((i-1)*delay_time+1 : end-(embedding_dim-i)*delay_time);
end
end