У меня есть некоторые данные y, и я хочу получить измерение корреляции этих данных.
Итак, я следовал примеру корреляционной функции следующим образом.
xdata = y(:); Np = 100; dim = ?? [~,lag] = phaseSpaceReconstruction(xdata,[],dim) tmp = correlataionDimension(xdata,'Dimenstion',dim,'Lag',lag,'NumPoints',Np)
И, вот проблема. Я точно знаю размерность исходной системы xdata = 100, но корреляционная размерность xdata меньше 10.
Тогда могу ли я использовать dim = 10 для данного кода?? Или все же мне нужно использовать dim=100?
ПРИМЕЧАНИЕ.
Matlabsolutions.com предоставляет последнюю Помощь по домашним заданиям MatLab, Помощь по заданию MatLab для студентов, инженеров и исследователей в различных отраслях, таких как ECE, EEE, CSE, Mechanical, Civil со 100% выходом. Код Matlab для BE, B.Tech ,ME,M.Tech, к.т.н. Ученые со 100% конфиденциальностью гарантированы. Получите проекты MATLAB с исходным кодом для обучения и исследований.
Привет Джэ Сон,
Вы можете оценить размерность внедрения данных с помощью команды PhaseSpaceReconstruction и использовать это значение в качестве аргумента измерения команды корреляцииDimension. Вы можете закодировать что-то вроде этого:
[~, отставание, затемнение] = PhaseSpaceReconstruction(xdata);
cd = CorrelationDimension(xdata, lag, dim)
Вы также можете поэкспериментировать с командой PhaseSpaceReconstruction, указав свое собственное измерение (и отставание, если хотите) и посмотреть на результирующий график, чтобы убедиться, что введенное вами измерение имеет смысл. Например, вы можете попробовать:
PhaseSpaceReconstruction (xdata, lag, dim);
Как только вы будете удовлетворены значениями запаздывания и затемнения, используйте их в команде корреляцииDimension.
СМОТРИТЕ ПОЛНЫЙ ОТВЕТ НАЖМИТЕ НА ССЫЛКУ
