对于长度为3640的一维数据,用平均互信息法和虚假罪邻近点法确定最佳时间延迟以及恰如维度进行相空间重构，matlab代码

确定最佳时间延迟和恰当的重构维度是非常重要的，因为它们会直接影响到结果的准确性。以下是用MATLAB实现平均互信息法和虚假近邻法确定最佳时间延迟和恰当的重构维度的代码：

平均互信息法：

data = your_data; % 替换成你的数据
max_tau = 100; % 最大时间延迟
max_dim = 10; % 最大重构维度
mi_avg = zeros(max_tau, max_dim); % 初始化平均互信息矩阵
% 遍历所有的时间延迟和重构维度
for tau = 1:max_tau
    for dim = 1:max_dim
        % 相空间重构
        X = embed(data, dim, tau);
        % 计算平均互信息
        mi_avg(tau, dim) = avg_mi(X);
    end
end
% 找到最大的平均互信息及其对应的时间延迟和重构维度
[max_mi, max_idx] = max(mi_avg(:));
[max_tau_idx, max_dim_idx] = ind2sub(size(mi_avg), max_idx);
% 输出结果
fprintf('最佳时间延迟：%d\n', max_tau_idx);
fprintf('最佳重构维度：%d\n', max_dim_idx);

虚假近邻法：

data = your_data; % 替换成你的数据
max_tau = 100; % 最大时间延迟
max_dim = 10; % 最大重构维度
max_ratio = 0.1; % 最大允许误差比例
min_dist = 0.1; % 最小允许距离
fnn = zeros(max_tau, max_dim); % 初始化虚假近邻矩阵
% 遍历所有的时间延迟和重构维度
for tau = 1:max_tau
    for dim = 1:max_dim
        % 相空间重构
        X = embed(data, dim, tau);
        % 计算虚假近邻
        fnn(tau, dim) = false_nn(X, max_ratio, min_dist);
    end
end
% 找到最小的虚假近邻及其对应的时间延迟和重构维度
[min_fnn, min_idx] = min(fnn(:));
[min_tau_idx, min_dim_idx] = ind2sub(size(fnn), min_idx);
% 输出结果
fprintf('最佳时间延迟：%d\n', min_tau_idx);
fprintf('最佳重构维度：%d\n', min_dim_idx);

其中，`embed`函数用于相空间重构，`avg_mi`函数用于计算平均互信息，`false_nn`函数用于计算虚假近邻。

希望这些代码可以帮助你解决问题。