main_embeddingdimension_cao.m

来自「粗糙集属性约简算法程序和相应的学术文章,以及一些参考资料和学习网站」· M 代码 · 共 46 行

% Cao方法计算混沌时间吸引子的嵌入维 - 主函数
% 使用平台 - Matlab6.5 / Matlab7.0
% 作者：陆振波，海军工程大学
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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);    % 用四阶 Runge-Kutta 法产生 k1+k2 个点
x = z(k1+1:end,1);                      % 去掉前面 k1 个过渡点, 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,E2] = cao_luzhenbo(x,tau,DimensionMax,k);

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% 结果作图
figure(1); 
plot(1:DimensionMax,E1,'b+-',1:DimensionMax,E2,'kx:');
xlabel('Dimension(d)');
ylabel('E1(d) & E2(d)');
title('Cao方法求嵌入维');
legend('E1','E2',0);