相空间重构的赋值方法
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 ] 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 谢谢lxq，试验的结果确实说明了这个问题。 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
学习了
你写的进一步加深了我对相空间的理解
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