matlab利用fnn计算嵌入维数

嵌入维数是指通过分析时间序列数据，将其转化为相应的相空间数据，并确定合适的维数，以捕捉到数据的动力学特征。使用fnn（False Nearest Neighbors）方法可以估计嵌入维数。

在MATLAB中，可以使用“fnn.m”函数来计算嵌入维数。

首先，将时间序列数据存储为向量或矩阵形式。假设我们的时间序列数据存储为向量“data”。然后，需要确定一些参数，如延迟时间tau（表示数据采样之间的时间间隔）和截断点m（表示嵌入的维数）。

接下来，调用“fnn”函数，将时间序列数据和参数输入函数，并获取计算得到的嵌入维数结果。

例如，以下是MATLAB代码示例：

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]; % 时间序列数据
tau = 1; % 延迟时间
m = 3; % 截断点（嵌入维数）

fnn_result = fnn(data, tau, m); % 调用fnn函数计算嵌入维数

disp(fnn_result); % 显示计算结果

运行以上代码后，MATLAB会计算并显示出嵌入维数的结果。

需要注意的是，fnn方法只是估计嵌入维数的一种方法，结果可能受到一些参数选择的影响。因此，在使用fnn方法计算嵌入维数时，需要根据具体情况进行参数选择和结果分析。