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[图像处理] MATLAB cc方法画出的图怎么求解时延和嵌入维数

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发表于 2013-10-24 20:51 | 显示全部楼层 |阅读模式

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本帖最后由 原来是小飞 于 2013-10-24 21:18 编辑

我用cc方法处理了一个混沌时间序列,图出来了,但是不是很清楚怎样求解时延和嵌入维数,请高手指教,本人是新手。程序代码附上:
  1. clear all;
  2. data=load('a.txt');
  3. N=length(data);%数据组的大小
  4. max_d=20;%时间延时的最大值  
  5. sigma=std(data);%计算时间序列的标准差sigma
  6. %求s(t),delt_s(t),s_cor(t)
  7. for t=1:max_d
  8.     t
  9.     s_t=0;
  10.     delt_s_s=0;

  11. % S对m求和,即s_t
  12.   for m=2:5
  13.         s_t1=0;
  14. %对rj求和,即s_t1   
  15.         for j=1:4
  16.             r=sigma*j/2;
  17.             data_d=disjoint(data,N,t);%将时间序列分解成t个不相交的时间序列
  18.             [ll,N_d]=size(data_d);%子序列的长度
  19.             s_t3=0;
  20. %计算t个不相关的时间序列的和
  21.             for i=1:t
  22.                 i
  23.                 Y=data_d(i,:);%时间序列
  24.                 C_1(i)=correlation_integral(Y,N_d,r);%计算C(1,N_d,r,t)
  25.                 X=reconstitution(Y,N_d,m,t);%相空间重构
  26.                 N_r=N_d-(m-1)*t;
  27.                 C_I(i)=correlation_integral(X,N_r,r);%计算C(m,N_r,r,t)
  28.                 s_t3=s_t3+(C_I(i)-C_1(i)^m);%对t个不相关的时间序列求和
  29.             end
  30.             s_t2(j)=s_t3/t;
  31.             s_t1=s_t1+s_t2(j);%对rj求和, s_t1即S(m,r,t)
  32.         end
  33.         delt_s_m(m)=max(s_t2)-min(s_t2);%求delt S(m,t)
  34.         delt_s_s=delt_s_s+delt_s_m(m);%delt S(m,t)对m求和
  35.         s_t0(m)=s_t1;
  36.         s_t=s_t+s_t0(m);%S对m求和
  37.     end
  38.     s(t)=s_t/16;%寻找s(t)的第一个零点去发现时间序列独立的第一个局部最大值
  39.     delt_s(t)=delt_s_s/4;%寻找delt_s(t)的第一个极小值去发现时间序列独立的第一个局部最大值
  40.     s_cor(t)=delt_s(t)+abs(s(t));%寻找s_cor(t)的最小值去发现时间序列独立的第一个整体最大值窗口
  41.    
  42. end
  43. fid=fopen('result.txt','w');%打开result.txt,'w'表示对打开的文件写数据
  44. fprintf(fid,'%f %f %f %f/n',t,s(t),delt_s(t),s_cor(t));%将矩阵t,s(t),delt_s(t),s_cor(t)的列向量以浮点格式%f %f %f %f/n写入到
  45.                                                         %文本文件result.txt   
  46. fclose(fid);%关闭文件
  47. t=1:max_d;
  48. plot(t,s,t,delt_s,'.',t,s_cor,'*')
复制代码
图片如下:

结果图

结果图
                                   

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