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实验1: 基础降噪与动力学特性恢复实验 (核心实验)
目标:
    验证 RC 降噪方法在降噪和动力学特性恢复方面的基本有效性，建立基准性能。
实验设置:
    - 混沌系统: 例如 Lorenz 或 Rossler 系统。
    - 噪声类型: 高斯白噪声 (可扩展到其他噪声)。
    - 噪声水平: 不同 SNR 设置。
    - RC 模型: 使用 ESN 等 RC 模型，调优储备池大小、谱半径等参数。
    - 训练方法: 监督学习 (例如 Ridge 回归)。
评估指标:
    - 降噪指标: SNR 提升、均方根误差 (RMSE)。
    - 动力学特性恢复指标: 吸引子重构质量、Lyapunov 指数估计误差、分形维数估计误差、预测精度。
结果展示:
    - 可视化时间序列、吸引子重构、PSD 对比图和表格展示指标结果。
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def load_data():
    # TODO: 生成并加载带噪及干净混沌系统数据
    pass

def build_esn_model():
    # TODO: 构建 RC/ESN 模型并设置关键参数
    pass

def train_model():
    # TODO: 利用训练集进行训练，使用监督学习方法
    pass

def evaluate_results():
    # TODO: 计算 SNR, RMSE, 吸引子重构、Lyapunov 指数估计误差等指标
    pass

if __name__ == "__main__":
    # 主实验流程
    load_data()
    build_esn_model()
    train_model()
    evaluate_results()