时间序列相空间重构的python代码

我不是很明白您的问题，但是我可以提供一些有关时间序列和空间重构的Python代码的信息：Python中有许多库可以用于时间序列和空间重构，例如NumPy和SciPy，可以用于处理时间序列数据，以及Pandas和Matplotlib，用于可视化时间序列数据。

相关问题

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`。

x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 3, 5]相空间重构python代码

以下是 x 相空间重构的 Python 代码：

import numpy as np

def phase_space_reconstruction(x, m, tau):
    N = len(x)
    X = np.zeros((N - (m - 1) * tau, m))
    for i in range(N - (m - 1) * tau):
        for j in range(m):
            X[i][j] = x[i + j * tau]
    return X

其中，`x` 是原始时间序列数据，`m` 是嵌入维度，`tau` 是延迟时间。函数返回的 `X` 是相空间重构后的矩阵。