一维数据转换成递归图，并提取递归度，确定性，平均对角线长度，最大对角线长度，层流性，递归熵等特征，语言matlab

将一维数据转换成递归图，可以采用重现图(recurrence plot)的方法，具体步骤如下：

1. 对于长度为N的一维时间序列x，构建N*N的重现图R，其中R(i,j)=1当且仅当|x(i)-x(j)|<e，e为重现阈值。
2. 将重现图R转换成有向图，即递归图G，其中节点表示时间序列的时间点，边表示重现关系。
3. 对递归图G进行特征提取，包括递归度、确定性、平均对角线长度、最大对角线长度、层流性、递归熵等特征。

在MATLAB中，可以使用以下代码将一维数据转换成递归图，并提取RQA特征：

% 生成一维时间序列
N = 100;
x = randn(1, N);

% 构建重现图
e = 0.5 * std(x);
R = zeros(N);
for i = 1:N
    for j = 1:N
        if abs(x(i)-x(j)) < e
            R(i,j) = 1;
        end
    end
end

% 构建递归图
G = digraph(R);

% 提取RQA特征
[recur_deg, determinism, avg_diag_len, max_diag_len, laminarity, entropy] = ...
        RecurrenceQuantificationAnalysis(G);

其中，RecurrenceQuantificationAnalysis()是用于提取RQA特征的函数。输入参数G为递归图，输出参数包括递归度（recur_deg）、确定性（determinism）、平均对角线长度（avg_diag_len）、最大对角线长度（max_diag_len）、层流性（laminarity）和递归熵（entropy）等特征。