"""
实验2: 对比实验 (突出 RC 方法的优势)
目标:
    将 RC 降噪方法与其他经典及机器学习降噪方法 (如 Wiener 滤波、卡尔曼滤波、SVR、GBRT、LSTM) 进行对比，
    在相同混沌系统、噪声类型、数据划分下评估各方法在降噪和动力学特性恢复方面的表现。
实验设置:
    与实验1一致，加入不同降噪方法的实现和参数配置。
结果展示:
    - 表格展示各方法在不同噪声水平下的指标对比。
    - 图表展示 (例如 Lyapunov 指数估计误差的折线图)。
"""

def load_data():
    # TODO: 生成并加载混沌系统数据（带噪和干净）
    pass

def build_models():
    # TODO: 构建 RC 模型以及其他对比降噪模型（Wiener、卡尔曼、SVR、GBRT、LSTM等）
    pass

def train_models():
    # TODO: 训练各个模型，确保训练流程一致
    pass

def evaluate_models():
    # TODO: 评估不同模型的降噪效果和动力学指标差异
    pass

if __name__ == "__main__":
    # 主对比实验流程
    load_data()
    build_models()
    train_models()
    evaluate_models()