上述代码：函数或变量 'mi' 无法识别。

对不起，我的回答有误。MATLAB中没有内置的互信息计算函数，需要使用第三方工具箱或者自己实现。以下是使用自己实现的互信息计算函数的修改版代码：

% 输入数据
data = randn(3640, 1);

% 确定最大延迟和最大嵌入维数
max_delay = 100;
max_dim = 10;

% 计算互信息
mi_matrix = zeros(max_delay, max_dim);
for delay = 1:max_delay
    for dim = 1:max_dim
        mi_matrix(delay, dim) = mi(data, delay, dim);
    end
end

% 绘制互信息矩阵
figure;
imagesc(mi_matrix);
xlabel('Embedding Dimension');
ylabel('Time Delay');
colorbar;
title('Mutual Information Matrix');

% 确定最佳时间延迟和嵌入维数
[best_delay, best_dim] = find(mi_matrix == max(mi_matrix(:)));
best_delay = best_delay(1);
best_dim = best_dim(1);

% 计算虚假最近邻点
fnn_matrix = false_nearest(data, best_delay, max_dim);

% 绘制虚假最近邻点矩阵
figure;
imagesc(fnn_matrix);
xlabel('Embedding Dimension');
ylabel('Time Delay');
colorbar;
title('False Nearest Neighbors Matrix');

% 确定最佳嵌入维数
best_fnn = min(fnn_matrix(best_delay, :));
best_dim = find(fnn_matrix(best_delay, :) == best_fnn, 1);

% 重构时间序列
embed_data = embed(data, best_delay, best_dim);

% 绘制重构的时间序列
figure;
plot3(embed_data(:, 1), embed_data(:, 2), embed_data(:, 3));
xlabel('Dimension 1');
ylabel('Dimension 2');
zlabel('Dimension 3');
title('Reconstructed Time Series');

% 显示最佳时间延迟和嵌入维数
disp(['Best Time Delay: ' num2str(best_delay)]);
disp(['Best Embedding Dimension: ' num2str(best_dim)]);

function mi = mi(x, delay, dim)
% 自己实现的互信息计算函数
% 输入：x-原始时间序列，delay-时间延迟，dim-嵌入维数
% 输出：mi-互信息值

n = length(x);
m = n - (dim - 1) * delay;

% 将时间序列重构为矩阵
x_mat = zeros(m, dim);
for i = 1:m
    x_mat(i, :) = x((i - 1) * delay + (1:dim));
end

% 计算直方图
hist_bins = 10;
hist_x = zeros(m, dim);
for i = 1:dim
    hist_x(:, i) = discretize(x_mat(:, i), hist_bins);
end
hist_counts = histcounts2(hist_x(:, 1), hist_x(:, 2), hist_bins);
hist_counts(hist_counts == 0) = 1;

% 计算互信息
mi = 0;
for i = 1:hist_bins
    for j = 1:hist_bins
        mi = mi + hist_counts(i, j) / m * log2(hist_counts(i, j) / sum(hist_counts(i, :)) / sum(hist_counts(:, j)));
    end
end
end

这个修改版代码中，我们添加了一个名为 `mi` 的函数，用于计算互信息。其中，我们将时间序列重构为矩阵后，计算直方图，进而计算互信息。请注意，该互信息计算函数可能不如一些专业工具箱中的函数计算准确。