关于吕金虎CC算法和最大Lyapunov指数计算的一些问题的说明

xwinder

楼主，很想跟你请教几个cc方法中的问题，希望加我QQ：443986573

buiesea

我用自相关函数法算了一下模型的时间延迟，图如下，怎么和楼主的差这么多阿。CC算法和自相关有这么大的差别吗？

octopussheng

自相关函数法有一些缺陷，详见吕金虎的书中有讲！

buiesea

我有一个问题，照楼主的说法步长都是1了，相空间重构不是这样定义的吗？y(n)=[s(n),s(n+t),...,s(n+t*(m-1))],步长应该是t才对啊？

buiesea

我明白了，是我理解错了，不好意思啊！呵呵:@P

li_feng_1984

请教楼主
       我也是严格按照吕金虎书上的4.6-4.9图的步骤来做的
怎么求出的平均周期才是4 而起书上说要60.++
在我的程序中 直线段的两个点情况如下
21:-3.079
20:-3.099

参数完全按其书上设置　请你详细说说你当时情况好吗

buiesea

我用我的CC算法跑完之后和7楼的图很想，
                C_1(i)=correlation_integral(Y,N_d,r)  %计算C(1,N_d,r,t)
                X=reconstitution(Y,N_d,m,t)  %相空间重构
                N_r=N_d-(m-1)*t;
                C_I(i)=correlation_integral(X,N_r,r)   %计算C(m,N_r,r,t)
在自序列相空间重构的时候我的t改成1和没改只有X重构出来不一样，而计算C(m,N_r,r,t)时的C_l(i)没有变化，这是为什么啊？苦恼！请哪位指点，不胜感激！

buiesea

很想——〉很像。呵呵，不好意思。

心剑

请问各位大侠，算CC用的是无穷范数还是2范数哪？

buiesea

我看得参考资料里面都用得是无穷范数

三棱镜

我也要计算最大lyapunov指数，但自己编的程序就是不对，能把你的程序给我发一份吗，我的邮箱是yutian85@126.com

dhb2000

楼主我也是在看那本书感觉书上还是和我的不一样，能把你 的c-c算法程序发给我吗！万分感谢cyy2dhb@yahoo.cn

心剑

在CC算法中，m的开始假设为2-5，是不是意味着最后算出的嵌入维数不能超过这个范围。

yifei2009

有一段时间没上论坛了，忘了密码，怎么试也没弄对


原先用户名 yufeiqun2008


希望斑竹帮忙啊 可以发到我以前注册的邮箱里yufeiqun2004@yahoo.com.cn

yifei2009

function [St,S_t,dS_m_t,dS_t,S_cor]=CC(x)
%% C-C方法提取延迟时间和延迟时间窗口
% by Yu Feiqun
% 2007-12-09
N=length(x);
% 计算给定序列的标准差 deta
deta=std(x);
tmax=200;
t=1:tmax;
m=2:5;
r=1:4;
St=zeros(length(t),length(m),length(r));
%dSt=zeros(length(t),length(m),length(r));
for tt=1:length(t)
    % 计算时间序列分为t个不相交的时间序列时每一时间序列的长度
    L=floor(N/t(tt));
    for mm=1:length(m)
        for rr=1:length(r)
            rjj=deta*r(rr)/2;
            smrt=0;
            for ss=1:t(tt)
                % 提取第ss个子序列
                xsub=x([ss:t(tt):N]);
                xsub=xsub([1:L]);
                c1=getCValue(xsub,m(mm),rjj,t(tt));
                c2=getCValue(xsub,1,rjj,t(tt));
                smrt=smrt+c1-c2.^m(mm);
               
            end
            [tt,mm,rr]
            St(tt,mm,rr)=smrt/t(tt);
        end
    end
end
S_t=sum(sum(St,3),2)/16;
dS_m_t=max(St,[],3)-min(St,[],3);
dS_t=sum(dS_m_t,2)/4;
S_cor=abs(S_t)+dS_t;


function y=getCValue(x,m,r,t)
% 计算时间序列x的关联积分
% m为嵌入维数 t为时间延迟 N为序列长度 r为半径
% 由于序列x已经经过划分,其相邻两个数据已具有时间延迟t
N=length(x);
M=N-(m-1);
% 重构相空间 嵌入维数为m 时间延迟为t
xv=zeros(m,M);
for ii=1:m
    xv(ii,:)=x([((ii-1)+1):1:((ii-1)+M)]);
end
y=0;
xt=xv;
for ii=2:M
    xt=circshift(xt,[0,-1]);
    y=y+sum(Heaviside(r-max(abs(xv-xt),[],1)));
end
y=y/M/(M-1);
        
function y=Heaviside(x)
y=zeros(size(x));   
y(find(x>=0))=1;