embeddingdimension_cao_main.m

基于Cao方法求得混沌时间序列相空间重构的最优化嵌入维的Matlab程序

% Cao方法计算混沌时间吸引子的嵌入维 - 主函数

clc
clear
close all

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% 产生 Lorenz 混沌时间序列

sigma = 16;             % Lorenz 方程参数 a
b = 4;                  %                 b
r = 45.92;              %                 c            

y = [1,0,0];            % 起始点 (1 x 3 的行向量)
h = 0.01;               % 积分时间步长

k1 = 10000;             % 前面的迭代点数
k2 = 5000;              % 后面的迭代点数

z = LorenzData(y,h,k1+k2,sigma,r,b);
x = z(k1+1:end,1);      % 时间序列 - 列向量

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% 入口参数

tau = 11;               % 时延
DimensionMax = 8;       % 最大嵌入维
k = 3;                  % 需要计算的近邻点个数

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% 调用cao函数
E1 = cao_luzhenbo(x,tau,DimensionMax,k);

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% 结果作图

plot(1:DimensionMax,E1,'bo-');
xlabel('d');
ylabel('E1(d)');
title('Cao方法求嵌入维');