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G-p算法用来求关联维数的,不过好像也可以用来求嵌入维数,但前提条件是时间延迟已知
围绕相空间重构过程中最佳嵌入维数m和最佳时间延迟τ的求解方法,国内外学者意见多不一致,但基本上分为两种观点,第1种认为两者是互不相关的,即τ和m 的选取可以独立进行(Taken证明了对于无限长的、无噪声干扰的时间序列,其τ和m是相互独立的)。现有的时间延迟和嵌入维的选择一般基于3种准则:①序列相关法,如自相关法、互信息量法和高阶相关法等;②相空间扩展法,如充填因子法、摆动量法、平均位移法、SVF法等;③复自相关法和去偏复自相关法;第2种观点则认为τ和m是相互关联的,因为现实中的时间序列都是有限长且不可避免地受到各种噪声的影响。大量实验表明,τ和m 的关系与重构相空间的时间窗τw 密切相关(τw =( m - 1)τ),对于特定的时间序列,其τw相对固定,τ和m的不恰当配对将直接影响重构后的相空间结构与原空间的等价关系,因此相应地产生了τ和m的联合算法,如时间窗口法、C-C法等。 |
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