对于一个一维时间序列，共有10920个数据点，对其进行相空间重构，用互信息法确定最佳时间延迟，用虚假最近邻点法确定最佳嵌入维度，写一段matlab代码

好的，我来为您提供一段matlab代码。

首先，需要安装Matlab中的TISEAN工具箱，它包含了一些基于时间序列的分析函数，包括互信息和虚假最近邻点法。您可以在Matlab命令窗口中输入以下命令来安装TISEAN工具箱：

!sudo apt-get update && sudo apt-get install tisean

接下来，我们来编写代码。假设我们有一个名为data的10920个数据点的一维时间序列。下面是代码：

% 1. 相空间重构
tau = 1; % 延迟时间
m = 5; % 嵌入维度
N = length(data) - (m-1)*tau; % 重构后的数据点数
X = zeros(N, m); % 初始化重构后的数据矩阵
for i = 1:N
    for j = 1:m
        X(i,j) = data((i-1)*tau+j);
    end
end

% 2. 互信息法确定最佳时间延迟
max_tau = 100; % 最大延迟时间
MI = zeros(max_tau,1); % 初始化互信息数组
for tau = 1:max_tau
    MI(tau) = mutual(X,tau);
end
[~,best_tau] = max(MI); % 找到最大互信息对应的延迟时间

% 3. 虚假最近邻点法确定最佳嵌入维度
max_m = 20; % 最大嵌入维度
eps = 10; % 容忍度
fnn = zeros(max_m,1); % 初始化虚假最近邻点数组
for m = 1:max_m
    fnn(m) = falsenearest(X,m,best_tau,eps);
end
[~,best_m] = min(fnn); % 找到最小虚假最近邻点对应的嵌入维度

% 4. 输出结果
disp(['最佳时间延迟为', num2str(best_tau)]);
disp(['最佳嵌入维度为', num2str(best_m)]);

在这段代码中，我们首先进行相空间重构，然后使用互信息法确定最佳时间延迟，再使用虚假最近邻点法确定最佳嵌入维度。最后输出结果。

希望这段代码能够帮到您！