一种全新的计算嵌入维数的算法，读者可以根据自己的需要再编写。...

资 源 简 介

一种全新的计算嵌入维数的算法，读者可以根据自己的需要再编写。...

详 情 说 明

文章正文： 在混沌时间序列分析中，相空间重构是揭示系统动力学的关键步骤，而嵌入维数的确定直接影响重构质量。传统方法如虚假最近邻法(FNN)和Cao方法存在计算复杂度高或参数敏感等问题。

本文提出一种基于递归图量化的新型嵌入维数判定算法：通过计算不同嵌入维度下递归图的确定性比率，当该比率达到稳定平台时的最小维度即为最优嵌入维数。这种方法通过三个核心步骤实现： 相空间重构：对原始时间序列进行时延嵌入得到高维轨迹 递归量化分析：构建递归矩阵并计算确定性指标 维度判定：寻找确定性变化的拐点位置

相比传统方法优势在于： 对噪声具有更强鲁棒性 避免主观阈值设定 计算结果可直观可视化验证

该算法特别适用于短数据序列和非平稳信号分析，读者可根据具体场景调整递归阈值和量化指标。在脑电信号分析和气候系统研究中已取得显著效果，未来可结合机器学习进行自适应维度选择。