c-c相空间重构python代码

以下是一个简单的 Python 代码实现 C-C 相空间重构：

import numpy as np

def cc_reconstruction(x, y, z, r):
    # 计算距离矩阵
    d = np.sqrt((x - x[:, np.newaxis])**2 + (y - y[:, np.newaxis])**2 + (z - z[:, np.newaxis])**2)
    # 计算相空间重构矩阵
    cc_matrix = 0.75 * (1 - (d / r) ** 2)
    # 矩阵元素取绝对值
    cc_matrix[cc_matrix < 0] = 0
    # 返回相空间重构矩阵
    return cc_matrix

其中，`x`、`y`、`z` 分别是点云数据的 x、y、z 坐标，`r` 是相空间重构的半径。该函数计算距离矩阵，然后根据距离计算相空间重构矩阵，并返回该矩阵。

相关问题

python C-C相空间重构算法

C-C相空间重构算法是一种常用的相空间重构方法，可用于非线性动力系统的分析和建模。以下是基于Python的C-C相空间重构算法的示例代码：

import numpy as np

def c2c_reconstruction(data, delay, embed_dim):
    """
    C-C相空间重构算法
    :param data: 原始时间序列
    :param delay: 延迟时间
    :param embed_dim: 嵌入维度
    :return: 相空间重构矩阵
    """
    n = len(data)
    matrix = np.zeros((n - (embed_dim - 1) * delay, embed_dim))

    for i in range(n - (embed_dim - 1) * delay):
        for j in range(embed_dim):
            matrix[i][j] = data[i + j * delay]

    return matrix

其中，`data` 是原始时间序列，`delay` 是延迟时间，`embed_dim` 是嵌入维度。函数返回相空间重构矩阵 `matrix`。该算法的主要思想是将原始时间序列按照一定的延迟时间和嵌入维度进行重构，以得到非线性动力系统的相空间表示。在C-C相空间重构算法中，采用了Cornelius和Takens的方法来确定延迟时间和嵌入维度的最优值。

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`。