混沌时间序列分析中的相空间重构技术是研究非线性动力系统行为的重要方法。该技术通过将一维时间序列嵌入到高维相空间中，重构出系统的动力学特性，从而揭示隐藏在复杂数据背后的规律。相空间重构的核心思想是利用延迟坐标法，基于Takens嵌入定理，选择合适的延迟时间和嵌入维数，以恢复原始系统的拓扑结构。这一技术在气象预测、生物医学信号处理、机械故障诊断等领域具有广泛应用。本文综述了相空间重构的基本原理、关键参数选择方法、常用算法及其改进方案，并探讨了该技术面临的挑战和未来发展方向，为相关领域的研究者提供系统性的参考。