根据 C-C 算法，如何确定一个时间序列相空间重构的最佳延迟时间为 τ 和嵌入维数 m 。写一段matlab代码

C-C算法（也称作Cao算法）可以用来确定时间序列的最佳延迟时间τ和嵌入维数m。以下是一个Matlab代码示例：

% 假设我们有一个时间序列数据 x，长度为N
x = randn(1, N);

% 设置最大延迟时间和最大嵌入维数
max_tau = 50;
max_m = 10;

% 初始化相空间重构矩阵 X
X = zeros(N-max_tau*(max_m-1), max_m);

% 填充相空间重构矩阵
for i=1:max_m
    for j=1:(N-max_tau*(max_m-1))
        X(j,i) = x((j-1)*max_tau+i);
    end
end

% 计算相空间重构矩阵的相关系数矩阵 R
R = corr(X);

% 计算每个嵌入维数对应的最大特征值和其索引
max_eig = zeros(max_m, 1);
max_eig_idx = zeros(max_m, 1);
for i=1:max_m
    [V, D] = eig(R(1:i, 1:i));
    max_eig(i) = max(diag(D));
    max_eig_idx(i) = find(diag(D) == max_eig(i));
end

% 选取最佳延迟时间和嵌入维数
tau = max_tau;
m = max_m;
for i=2:max_m
    if (max_eig_idx(i)-max_eig_idx(i-1)) > tau
        tau = max_eig_idx(i)-max_eig_idx(i-1);
        m = i;
    end
end

在这段代码中，我们首先生成一个随机的时间序列数据 x。然后，我们设置最大延迟时间和最大嵌入维数，并初始化相空间重构矩阵 X。接下来，我们填充相空间重构矩阵 X，并计算相关系数矩阵 R。然后，我们计算每个嵌入维数对应的最大特征值和其索引，并找到最佳的延迟时间和嵌入维数。最终，我们得到了最佳的延迟时间τ和嵌入维数m。