研究非线性动力学系统的简单有效方法是观察其在相空间中的状态。如果系统方程已经给定，人们只需求解相应的微分方程即可。然而很多实际问题往往只能观察到某个状态变量的时间序列，尽管其未能包含原系统的全部信息，但由于系统是一个有机整体，因此在整体特性的本质上，它将内在地包含系统的其他变量的信息。

相空间重构有一个前提，即时间序列由某个确定系统产生，该系统的稳态运动由相空间中的吸引子描述。对于许多实验系统，真实相空间的维数很高，甚至是无穷维，但系统稳态运动对应的吸引子的维数却未必很高。采用相空间重构方法得到的相空间，是在稳态运动中起作用的系统变量所张成的相空间，这是原来的高维相空间的低维投影。重构相空间一般采用延迟坐标，需要用到延迟时间，记为，重构相空间的维数称为嵌入维数，记为，则重构后的相空间可表示为。要使其所描述的轨线分布或结构能够反映系统的运动特征，就需要选取适当的嵌入维数和延迟时间来重构相空间。

由嵌入定理可知，如果一个维流形（吸引子）能够嵌入到某个维空间中，则应满足。但该定理给出的嵌入维数估计值往往比实际需要的大，且实际问题中的吸引子维数在重构之前并不清楚，因此嵌入定理实用性往往受限。嵌入维数的确定原则是能够充分描述由时间序列给出的原系统动力学行为的最小维数，常用方法有赝最近邻点法和系统特征饱和法。前者的基本思路是使重构相空间的维数从低到高变化，直到不出现赝最近邻点，此时的维数即为所求的嵌入维数。后者的基本思路也是使重构相空间维数由低向高变化，对于每个维数的重构相空间计算系统特征量，若特征量对于维数呈现饱和，即维数的增加对特征量的数值几乎没有影响，则饱和时的重构相空间维数即为所求的嵌入维数。

对于延迟时间而言，如果取值太小，会使得任意两个相邻的延迟坐标与之间差别极小，运动轨线近似对角线；如果取值过大，会使得与之间彼此独立，也不能反映系统的运动状态。延迟时间选择原则是使其在统计意义上为独立的尽可能小的值，常用两种途径获得，一是考察时间序列的自相关系数，另一个是基于信息理论的方法。