Phase Space Reconstruction的python代码

下面是一个示例的Python代码，用于执行相空间重构（Phase Space Reconstruction）：

import numpy as np

def phase_space_reconstruction(data, delay, embedding_dim):
    """
    执行相空间重构

    参数：
    data: 输入的时间序列数据，形状为 (N,)，其中 N 是时间序列的长度
    delay: 延迟时间，表示相邻点之间的时间间隔
    embedding_dim: 嵌入维度，表示相空间的维数

    返回值：
    reconstructed_data: 重构后的相空间数据，形状为 (N - (embedding_dim - 1) * delay, embedding_dim)
    """

    # 计算重构后的相空间数据的长度
    reconstructed_length = len(data) - (embedding_dim - 1) * delay

    # 初始化相空间数据
    reconstructed_data = np.zeros((reconstructed_length, embedding_dim))

    # 填充相空间数据
    for i in range(reconstructed_length):
        for j in range(embedding_dim):
            index = i + j * delay
            reconstructed_data[i, j] = data[index]

    return reconstructed_data

# 示例使用
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])  # 示例输入的时间序列数据
delay = 1  # 示例延迟时间
embedding_dim = 3  # 示例嵌入维度

reconstructed_data = phase_space_reconstruction(data, delay, embedding_dim)
print(reconstructed_data)

这个示例代码定义了一个名为`phase_space_reconstruction`的函数，它接受输入的时间序列数据、延迟时间和嵌入维度作为参数，并返回重构后的相空间数据。在示例使用部分，我们使用了一个简单的时间序列数据，并调用`phase_space_reconstruction`函数进行相空间重构，然后打印重构后的相空间数据。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行修改和调整。