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?? 有用的幾個動力學物理量。包括自相關函數(acorr.m)
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function [dl,off,lnx,lne,aopt]=window(y,maxd,approx);%function [dl,off,lnx,lne,aopt]=window(y,maxd,approx);%%compute DL(d) for 1:maxd to determine best embedding window%approx is optional and specifies the order of the model approximation% (0 linear ala Kantz, 1 constant, 2 constant optimal selection, % 3 constant optimised with a simplex search)%% DL=d+N/2*(1+ln(2*pi))+(N-d)/2*ln(E(e^2))+d/2*ln(E(x^2))%% dl is the full expression% off is the first two terms% lne is the third % lnx is the fourth%%Michael Small%3/3/2005%ensmall@polyu.edu.hk%linear=0;if nargin<2,    maxd=100;end;if nargin<3,    approx=~linear;end;y=y(:);n=length(y);d=1:maxd;lnx=d/2.*log(cumsum( (y(d)-mean(y)).^2)'./d );off=n/2*(1+log(2*pi))+d;aopt=[];h=waitbar(0,'window working...');for i=1:maxd,    if approx==0,        %Kantz's local linear thingy (too many params)        err(i)=prederr(y,i,1);    else,        x=embed(y,i,1);        %find the best "projection"        if approx>2,            %do full nonlinear simplex search            aopt=fminsearch(inline('rms(x(1,2:end)-x(1,nearest(x(:,1:(end-1)),0,avect)))','avect','x'),ones(1,i),[],x);        elseif approx==2,            %add iff it improves            aopt=[aopt 1];            if i>1,                %test new extended embedding ...                 xi=nearest(x(:,1:(end-1)),0,aopt);                err(i)=rms(x(1,2:end)-x(1,xi+1));                %is it any better (in terms of RMS(err))?                if err(i)>err(i-1),                    aopt(end)=0;                end;           %     olddl=newdl;           %     newdl=log(err(i).^2).*(n-d(i))./2+off(i)+lnx(i);           %     if olddl<newdl           %         aopt(end)=0;           %     end;            else           %     xi=nearest(x(:,1:(end-1)),0,aopt);           %     err(i)=rms(x(1,2:end)-x(1,xi+1));           %     newdl=log(err(i).^2).*(n-d(i))./2+off(i)+lnx(i);            end;        else,            %include all (constant Euclidean norm)            aopt=ones(1,i);          end;        %simple, nearest neighbour analogue                xi=nearest(x(:,1:(end-1)),0,aopt);        err(i)=rms(x(1,2:end)-x(1,xi+1));    end;    waitbar(i/maxd,h,['window working... ',int2str(i),'/',int2str(maxd)]);end;if approx==0,    err=err.*std(y);end;lne=(n-d)/2.*log(err.^2);dl=off+lnx+lne;close(h);plot(dl,'r');hold on;plot(off,'g-.');plot(lnx,'k-');plot(lne,'b-');plot(dl,'ro');[m,i]=min(dl);plot(i,m,'rp');ax=axis;[m,i]=min(lne);plot([i i]',ax(3:4),'b:');hold off;

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