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[分形与混沌] 最大李雅普诺夫指数Wolf计算法LET工具箱计算问题,出错

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发表于 2012-4-7 16:49 | 显示全部楼层 |阅读模式

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最近在作用wolf法计算最大李雅普诺夫指数,用的是网上下载的LET工具箱,但是出现一个问题,请高手指点。问题在求Tau 和M子程序上,下面是错误提示
??? Error using ==> heaviside
Too many input arguments.
Error in ==> correlation_integral at 15
        sita=heaviside(r,d);

Error in ==> C_CMethod at 26
                C_1(i)=correlation_integral(Y,N_d,r);%计算C(1,N_d,r,t)


我查了help,好像heaviside这个函数括号内只能是一个数字,而错误提示刚好是说输入过多。请指点,怎么解决?下面是程序,谢谢!


function [tau,M]=C_CMethod(data)
%this function calculate time delay and embedding demension with C-C
%Method,which proved by H.S.Kim
%skyhawk&flyinghawk
% clc;clear
% load('chaossig.mat')
% data=chaossig(1:10000,1);
N=length(date);
max_d=10;
sigma=std(data);%calcute standard deviation s_d
for t=1:max_d
    t
    s_t=0;
    delt_s_s=0;
    for m=2:5
        s_t1=0;
        for j=1:4
            r=sigma*j/2;
            data_d=disjoint(data,N,t);%将时间序列分解成t个不相交的时间序列
            [ll,N_d]=size(data_d);
            s_t3=0;
            for i=1:t
                i
                Y=data_d(i,:);
                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)
                s_t3=s_t3+(C_I(i)-C_1(i)^m);%对t个不相关的时间序列求和
            end
            s_t2(j)=s_t3/t;
            s_t1=s_t1+s_t2(j);%对rj求和
        end
        delt_s_m(m)=max(s_t2)-min(s_t2);%求delt S(m,t)
        delt_s_s=delt_s_s+delt_s_m(m);%delt S(m,t)对m求和
        s_t0(m)=s_t1;
        s_t=s_t+s_t0(m);%S对m求和
    end
    s(t)=s_t/16;
    delt_s(t)=delt_s_s/4;
    s_cor(t)=delt_s(t)+abs(s(t));
   
end
for i=2:length(delt_s)-1
    if delt_s(i)<delt_s(i-1)&delt_s(i)<delt_s(i+1)
        tau=i;
        break;
    end
end
% 寻找时间窗口tw:即Scor最小值对应的t
for i=1:length(s_cor)
    if s_cor(i)==min(s_cor)
        tw=i;
        break;
    end
end
M=tw/tau+1;
M=round(M);

function C_I=correlation_integral(X,M,r)
%the function is used to calculate correlation integral
%C_I:the value of the correlation integral
%X:the reconstituted state space,M is a m*M matrix
%m:the embedding demention
%M:M is the number of embedded points in m-dimensional sapce
%r:the radius of the Heaviside function,sigma/2<r<2sigma
%calculate the sum of all the values of Heaviside
%skyhawk
sum_H=0;
for i=1:M
%     fprintf('%d/%d\n',i,M);
    for j=i+1:M
        d=norm((X(:,i)-X(:,j)),inf);%calculat the distances of each two points in matris M with sup-norm
       sita=heaviside(r,d);%calculate the value of the heaviside function
        sum_H=sum_H+sita;
    end
end
C_I=2*sum_H/(M*(M-1));%the value of correlation integral


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 楼主| 发表于 2012-4-8 13:59 | 显示全部楼层
怎么这么冷清啊,谢哥来指点一下
 楼主| 发表于 2012-4-9 10:11 | 显示全部楼层
自己顶一下
发表于 2014-12-11 23:10 | 显示全部楼层
看不懂啊
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