matlab代码，互信息法和虚假最近方法确定延迟时间和嵌入维数

好的，以下是一个简单的 Matlab 代码，用于使用互信息方法和虚假最近邻方法确定延迟时间和嵌入维数：

%导入时间序列数据
data = load('data.txt');

%设置时间延迟范围和嵌入维度范围
delayRange = 1:10;
embedRange = 1:10;

%使用互信息方法计算延迟时间和嵌入维度
mi = zeros(length(delayRange), length(embedRange));
for i = 1:length(delayRange)
    for j = 1:length(embedRange)
        delay = delayRange(i);
        embed = embedRange(j);
        mi(i,j) = mutual_info(data, delay, embed);
    end
end

%使用虚假最近邻方法计算延迟时间和嵌入维度
epsilon = 0.1; %设置阈值
tau = zeros(length(delayRange), length(embedRange));
for i = 1:length(delayRange)
    for j = 1:length(embedRange)
        delay = delayRange(i);
        embed = embedRange(j);
        tau(i,j) = false_nearest(data, delay, embed, epsilon);
    end
end

%绘制互信息和虚假最近邻图像
subplot(1,2,1);
imagesc(mi);
xlabel('Embedding Dimension');
ylabel('Delay Time');
title('Mutual Information');
colorbar;
subplot(1,2,2);
imagesc(tau);
xlabel('Embedding Dimension');
ylabel('Delay Time');
title('False Nearest Neighbors');
colorbar;

%互信息计算函数
function mi = mutual_info(data, delay, embed)
    mi = 0;
    for i = 1:(length(data)-delay*(embed+1))
        x = data(i);
        y = data(i+delay*embed);
        mi = mi + log10(x*y);
    end
end

%虚假最近邻计算函数
function tau = false_nearest(data, delay, embed, epsilon)
    tau = 0;
    for i = 1:(length(data)-delay*(embed+1))
        x = data(i:i+delay*embed);
        for j = (i+delay*(embed+1)):length(data)
            y = data(j:j+delay*embed);
            if norm(x-y) < epsilon
                tau = tau + 1;
                break;
            end
        end
    end
end

这个代码中，我们首先导入了一个时间序列数据（保存在名为 `data.txt` 的文件中），然后设置了延迟时间和嵌入维度的范围。然后，我们使用 `mutual_info` 函数计算互信息，并使用 `false_nearest` 函数计算虚假最近邻。最后，我们绘制了互信息和虚假最近邻的图像，以便确定最佳的延迟时间和嵌入维度。