matlab 递归分析 RQA

递归分析（Recurrence Quantification Analysis，RQA）是一种用于分析时间序列的方法，可以用于研究时间序列的周期性、复杂性和混沌性等特征。MATLAB 中有一些工具箱可以用于 RQA 分析，例如 CRP Toolbox 和 TISEAN Toolbox。下面是一个使用 CRP Toolbox 进行 RQA 分析的示例代码：

首先，需要加载时间序列数据：

data = load('data.mat');
x = data.x;

然后，可以使用 CRP Toolbox 中的 `crp` 函数计算互相关矩阵（cross-recurrence plot）：

epsilon = 0.1; % 相似度阈值
W = crp(x,x,epsilon);

接下来，可以使用 CRP Toolbox 中的 `rqa` 函数计算 RQA 参数（recurrence quantification analysis measures）：

params = rqa(W);

其中，`params` 是一个包含 RQA 参数的结构体，包括以下字段：

- `RR`：重复率（recurrence rate）
- `DET`：确定性（determinism）
- `LMAX`：最长对角线长度（maximum diagonal length）
- `ENTR`：熵（entropy）
- `LAM`：平均对角线长度（average diagonal length）
- `TT`：跳变（trapping time）
- `VMAX`：最大垂直线长度（maximum vertical line length）
- `LAM_MAX`：最大平均对角线长度（maximum average diagonal length）

例如，可以输出重复率和平均对角线长度：

disp(['RR = ' num2str(params.RR)]);
disp(['LAM = ' num2str(params.LAM)]);