CC算法计算嵌入维数

cc算法，用于混沌时间序列的嵌入维数的计算，从而可以有效地进行预测

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% 产生 Lorenz 时间序列

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

y = [100];        % 起始点 （1 x 3 的行向量）
h = 0.01;            % 积分时间步长

k1 = 2000;           % 前面的迭代点数
k2 = 3000;           % 后面的迭代点数

z = LorenzData（yhk1+k2sigmarb）;
z = z（k1+1:end:）;

X = z（:1）;
X = normalize_1（X）;  % 归一化到均值为 0，振幅为 1

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maxLags = 1;
m_vector = 2:5;
sigma = std（X）;
r_vector = sigma/2*[1:4];

S_mean = zeros（1maxLags）;
Sj = zeros（1length（r_vector））;
delta_S_mean = zeros（1maxLags）;
delta_S = zeros（length（m_vector）maxLags）;

tic
for t = 1:maxLags
    t
    temp = 0;
    for i = 1:length（m_vector）
        for j = 1:length（r_vector）
            m = m_vector（i）;
            r = r_vector（j）;
            S = ccFunction（mXrt）;         % 文献中的标准算法
            temp = temp + S;
            Sj（j） = S;
        end
        delta_S（it） = max（Sj）-min（Sj）;
    end
    % 参见 <<混沌时间序列分析及应用>> P69 式（3.31）
    S_mean（t） = temp/（length（m_vector）*length（r_vector））;
    delta_S_mean = mean（delta_S）;
end
S_cor = delta_S_mean + abs（S_mean）;
toc

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figure（1）    
subplot（311）
plot（1:maxLagsS_mean）;grid;
subplot（312）
plot（1:maxLagsdelta_S_mean）;grid;
subplot（313）
plot（1:maxLagsS_cor）;grid;

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件     393070  2003-11-25 13:25  C-C Method\Nonlinear dynamics delay times and embedding windows.pdf

     文件       1545  2006-11-26 17:36  C-C Method\CC_Method_main.m

     文件      20480  2006-11-26 17:35  C-C Method\ccFunction.dll

     文件        381  2006-11-26 19:18  C-C Method\文件夹说明.txt

     文件      20480  2006-08-26 12:43  C-C Method\LorenzData.dll

     文件      20480  2006-11-26 18:52  C-C Method\normalize_1.dll

     目录          0  2006-11-26 16:54  C-C Method

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               456654                    8