相空间重构的赋值方法

不化顽石

非线性研究中，一般都涉及到相空间重构，我现在在做的就是一个嵌入式的重构。
具体是这样的：
分析对象是一维时间序列{x1,x2,x3,...,xN}，需要将其进行时迟排列建立相空间：
      x1    x2      ...     xi+1   ...   xN-M+1
      x2    x3      ...     xi+2   ...   xN-M+2
X=  ...     ...       ...       ...       ...        ...
      xM   xM+1  ...     xi+M   ...      xN
其中M是自己选定的，称为窗口长度或者嵌入维数。

由于实验室的机器CPU比较古旧，运算速度实在让人伤心，所以只有在优化程序上面下点工夫，我下面提出两种想法，抛砖引玉，请大家共同讨论。

第一种方法：
完全按照定义：
for i=1:M,  xx(i,:)=x(i:(i+N-1)); end
然而众所周知，MATLAB的的弱点恰恰就是循环，能不用还是不用的好。

第二种方法：
x=repmat(x, M, 1); xx=full(spdiags(x, M-N: M+1, N-M+1, M)); xx=rot90(xx, -1);

第二种方法，是应用了MATLAB的矩阵功能，但这里就出现了个问题，就是似乎第二种方法运行起来还不如第一种快，我用MATLAB自带的profiler验证了一下，确实是要慢上很多。
想想也是，我不但先把序列重复了M遍，又赋了个稀疏阵，又做了个旋转……
不过这至少是个想法，不知各位版友有没有更好的想法？

[ 本帖最后由 ChaChing 于 2010-7-5 20:48 编辑 ]

lxq

在调用MATLAB自带函数时并非就没有用到循环

自己定义的循环也未必就比用自带函数差呀

不化顽石

谢谢lxq，试验的结果确实说明了这个问题。

xulihua123

看完你写的，我终于搞明白，相空间重构是个什么东东了！谢谢

SMALLTIGER

你写的进一步加深了我对相空间的理解