混沌映射MATLAB仿真
logistic-tent混沌映射的matlab程序 -回复
logistic-tent混沌映射的matlab程序-回复您好,以下是关于混沌映射和其在MATLAB中的程序的文章:混沌映射在数学和计算机科学领域中起着重要的作用,它是一种非线性的、不可预测的动态系统。
混沌映射是一类具有确定的演化规律但表现出随机性的非线性映射。
其中一种经典的混沌映射被称为logistictent混沌映射。
在此文章中,我们将详细介绍logistictent混沌映射,并提供一个MATLAB程序,用于生成并可视化该混沌映射。
首先,我们需要理解logistictent映射的定义。
logistictent函数是一种确定性的映射,它使用非线性递归方程来生成混沌序列。
该映射定义如下:X(n+1) = r * X(n) * (1 - X(n))其中,X(n)是当前的输入值,X(n+1)是下一个值,r是一个常数,被称为混沌参数。
通过不同的初始条件和不同的混沌参数,我们可以获得不同的混沌序列。
接下来,我们将使用MATLAB来编写一个程序,用于生成并可视化logistictent混沌映射。
首先,我们需要定义一些初始条件和参数。
定义初始条件和参数X(1) = 0.5; 初始值r = 3.8; 混沌参数N = 1000; 生成的混沌序列的长度现在,我们可以使用一个循环来计算混沌序列。
在每个循环迭代中,我们使用logistictent方程计算下一个值,并将其存储在一个向量中。
计算混沌序列for n = 1:N-1X(n+1) = r * X(n) * (1 - X(n));end此时,我们已经生成了一个包含N个混沌变量的向量。
接下来,我们可以使用MATLAB的绘图功能将生成的混沌序列可视化。
绘制混沌序列plot(X)xlabel('n') x轴标签为迭代次数ylabel('X') y轴标签为混沌变量title('Logistic Tent混沌序列') 图表标题运行以上代码后,MATLAB将绘制logistictent混沌序列的图表。
tent映射matlab程序
tent映射matlab程序一、IntroductionTent映射是一个多项式映射,常被用于描述混沌系统。
这种映射最初被提出用于模拟一维物理过程中电子的经过。
Tent映射在计算机科学中也有广泛应用,比如重要性采样,随机游走等。
在本文中,我们将介绍如何在MATLAB中实现Tent映射的程序,并且解释如何使用这个程序。
我们将从Tent映射的基本信息开始,接着讨论如何在MATLAB中实现这个程序,并且最后通过一些实例来体验Tent映射的实际应用。
二、Tent映射的基本知识1、Tent映射的定义Tent映射是一个将区间[0,1)映射到区间[0,1)上的映射函数。
它可以表示为以下公式:$$x_{n+1}=\begin{cases} \alpha x_n,& \text{x} \in [0,\frac{1}{2})\\ \alpha (1-x_n),& \text{x} \in [\frac{1}{2},1) \end{cases}$$其中, $\alpha$ 是一个常数, $x_n$ 是第n次迭代之后的输出。
在Tent映射中, $x_n$ 的时间变化与$\alpha$ 有关。
通常情况下,$0\leq \alpha \leq 2$。
2、在执行经典混沌运动时的应用在平常情况下,Tent映射在经典混沌运动中被广泛应用。
通过这个程序模拟混沌过程,可以分析混沌过程的性质,并且预测它们的行为和演化。
3、函数的性质Tent映射中不同的参数会导致不同的输出结果,这使得程序在真实世界的复杂系统中使用需要一定的技巧和代码优化来保持程序的速度和精确度。
其他的一些Tent映射的重要性质包括:1. 展开性质。
Tent映射的$n$次迭代是一个二元函数,与$\alpha$和初始条件$x_0$相关。
2. 混沌性。
当$\alpha$取一些特定的值,Tent映射表现出混沌的状态。
3. Feigenbaum常数对于非定值的$\alpha$,Tent映射的大小规律由Feigenbaum常数给出:每个Feigenbaum常数对应于一个新的周期解。
PWM Boost变换器不同工作方式下的混沌现象的Matlab仿真
PWM Boost变换器不同工作方式下的混沌现象的Matlab仿真1 绪论一支点燃的香烟,在平稳的气流中缓缓升起一缕青烟,突然卷曲成一团团剧烈扰动的烟雾,向四方飘散;一个风和日丽的夏天,突然风起云涌,来了一场暴风雨;一面旗帜在风中飘扬,一片秋叶从树上落下,它们都在作混沌运动。
可见混沌始终环绕在我们周围,一直与人类为伴。
从科学的角度来看混沌具有普遍性。
混沌是非线性动力学系统所特有的一种运动形式,它广泛地存在于自然界,诸如物理,化学,生物学,地质学以及技术科学、社会科学等各种科学领域。
传统科学所定义的世界几乎具有柏拉图式的纯净性。
人们始终相信,自然界是规则、和谐、有序的,自然现象的变化是周期的、重复的,这甚至成为一切科学的基础。
从数学上讲,对于确定的初始值,由动力学系统就可以推知该系统长期行为甚至追溯其过去形态。
但在20世纪60年代,美国气象学家Lorenz在研究大气时发现,当选取一定参数的时候,一个由确定的三阶常微分方程组描述的大气对流模型,变得不可预测了,这就是有趣的“蝴蝶效应”。
在研究的过程中,Lorenz观察到了这个确定性系统的规则行为,同时也发现了同一系统出现的非周期无规则行为。
他说:“描述细胞对流的简单系统可用数值方法求解。
发现所有的解都不稳定。
几乎所有的解都是非周期解。
”洛仑兹看到了天气预报难就难在天气变化不是周期性的。
非周期性正是混沌运动的根本特征,通过长期反复地数值试验和理论思考,Lorenz揭示了该结果的真实意义,在耗散系统中首先发现了混沌运动。
这为以后的混沌研究开辟了道路。
郝柏林用它来给混沌下定义,他说:“混沌绝不是简单的无序,而更象是不具备周期性和其他明显对称特征的有序态。
”。
混沌运动的非周期性这一发现触及了认识论的根本问题。
混沌是否可认识?一些科学家的确给出了否定的回答。
1984年,Vidal C说,由于初始条件的敏感依赖性,“科学再次看到了自己的局限性”,因为敏感依赖性“使我们不能预见动力学系统的未来,不管我们怎么努力。
混沌信号的产生 matlab
混沌信号的产生及其在Matlab中的实现一、混沌信号的概念与特点混沌是一种在确定性系统中表现出的随机、不可预测的行为。
混沌系统具有以下几个显著特征:1. 灵敏依赖于初值:在混沌系统中,微小的初值变化会导致系统行为的巨大变化,这就是所谓的“蝴蝶效应”。
2. 随机性和周期性:混沌系统表现出随机性和周期性的叠加,使得系统的行为呈现出复杂的、看似无序的特征。
3. 分形结构:混沌系统的轨迹具有分形结构,表现出自相似性和自组织性。
二、混沌信号的产生原理混沌信号的产生通常基于非线性动力系统模型,其中最经典的混沌系统包括 Logistic 映射、Henon 映射等。
混沌信号的产生一般遵循以下步骤:1. 选择合适的混沌系统模型,比如 Logistic 映射:$x_{n+1} =rx_n(1-x_n)$。
2. 选择初值和模型参数,并设定迭代次数。
3. 进行迭代计算,得到混沌信号的时域序列。
三、Matlab 中的混沌信号生成Matlab 是一种强大的科学计算软件,提供了丰富的工具箱和函数,使得混沌信号的产生和分析变得非常简单。
在Matlab 中,可以通过以下几种方法产生混沌信号:1. 直接求解微分方程:利用ode45函数求解混沌系统的微分方程,得到混沌时域序列。
2. 迭代计算:利用for循环结构进行模型的迭代计算,得到混沌信号的时域序列。
3. 利用现成的工具箱:Matlab 提供了一些专门用于产生混沌信号的工具箱,比如 ChaosBox。
四、示例代码以下是一个利用 Logistic 映射产生混沌信号的示例代码:```matlabLogistic 映射参数r = 3.9;时域序列长度N = 1000;初值x0 = 0.1;初始化时域序列x = zeros(1, N);x(1) = x0;迭代计算for i = 1:N-1x(i+1) = r * x(i) * (1 - x(i));end绘制混沌信号时域图plot(x);xlabel('时域');ylabel('信号幅值');title('Logistic 映射产生的混沌信号');```五、混沌信号的应用混沌信号作为一种具有随机性和周期性的信号,具有广泛的应用价值,包括但不限于:1. 加密通信:混沌信号可用于加密通信系统中的信息传输,利用混沌的随机特性可以提高数据的安全性。
circle混沌映射 matlab
circle混沌映射 matlab
圆形混沌映射是一种非线性动力学系统,它以其无序和复杂性而引起了人们的广泛关注。
在这个系统中,圆形映射的行为是不可预测的,这使得它成为一个有趣的研究对象。
圆形混沌映射的基本概念是通过迭代计算来生成一系列的数值。
这个过程涉及到一个圆形映射函数,它将输入值映射到输出值。
通过不断迭代这个映射函数,我们可以得到一个序列,这个序列的特点是非线性和不可预测的。
在MATLAB中,我们可以通过编写代码来模拟和可视化圆形混沌映射。
首先,我们需要定义一个圆形映射函数。
这个函数将输入值映射到输出值,具体的映射规则可以根据具体的需求进行定义。
然后,我们可以使用一个循环结构来迭代这个映射函数。
在每一次迭代中,我们将当前的输入值作为下一次迭代的输入,并将计算得到的输出值保存起来。
通过不断迭代,我们可以得到一个序列,这个序列展示了圆形混沌映射的行为。
我们可以使用MATLAB的绘图功能来可视化这个序列。
通过绘制序列的值随时间变化的曲线,我们可以观察到混沌的特性,例如无序、不可预测和随机性。
需要注意的是,在模拟和可视化圆形混沌映射时,我们应该避免依赖于网络地址或图像。
我们可以使用MATLAB的内置函数和工具来完
成这个任务,而不依赖于外部资源。
圆形混沌映射是一个有趣且复杂的非线性系统,它具有无序和不可预测的特性。
通过在MATLAB中模拟和可视化这个系统,我们可以更好地理解和研究混沌现象。
希望通过这篇文章的描述,读者能够对圆形混沌映射有一个清晰的认识,并对其在实际应用中的潜力有所启发。
各类混沌的matlab程序实现
混沌同步模型驱动系统和响应系统都是Lorenz System,只不过初值不同。
驱动系统: dx/dt=a*(y-x)dy/dt=r*x-y-xzdz/dt=x*y-b*z初值(0.1,0.1,0.1)输出信号令S(t)=x(t)响应系统:将S(t)代替x(t)作为激励信号dx/dt=a*(y-x)dy/dt=r*x-y-xzdz/dt=x*y-b*z初值(0.1,0.1,1)最后求响应系统的输出x(t),y(t),z(t)程序:function [Y1] = Lorenz_response(tspan);%%计算处于响应地位的Lorenz系统的数值解,并由此画出其相图yinit = [0.1,0.1,1];% 初始化输入y(1:3) = yinit;tstart = 0; % 时间初始值tstep = 1e-1; % 时间步长wholetimes = 1e2; % 总的循环次数steps = 1; % 每次演化的步数iteratetimes = wholetimes/steps; % 演化的次数S=output;for i=1:iteratetimes;tspan = tstart:tstep:(tstart + tstep*steps);[T,Y1] = ode45(@Lorenz_driven, tspan, y);y = Y1(size(Y1,1),:);y(1)=S(i,1);% 重新定义起始时刻tstart = tstart + tstep*steps;endfigure(1)plot3(Y1(:,1),Y1(:,2),Y1(:,3))function s=output;tstart = 0; % 时间初始值tstep = 1e-1; % 时间步长wholetimes = 1e2; % 总的循环次数% options = odeset('RelTol',1e-4,'AbsTol',[1e-4 1e-4 1e-5]);tspan=tstart:tstep:wholetimes*tstep[T,Y] = ode45(@Lorenz_driven,tspan,[0.1 0.1 0.1]);s=Yfigure(3)plot3(Y(:,1),Y(:,2),Y(:,3))function dY=Lorenz_driven(t,Y);a=10;b=8/3;r=60;dY=zeros(3,1);dY=[a*(Y(2)-Y(1));-Y(1)*Y(3)+r*Y(1)-Y(2);Y(1)*Y(2)-b*Y(3)]MatLab常微分方程及常微分方程组的求解(2011-07-08 23:01:48)转载▼分类:编程之Matlab标签:杂谈最近参加了数学建模,对于老师说的Euler算法的不同步长的精度不一样,编写了一个M 函数文件来实现这个精度的比较,把函数附上:function [x,y]= Euler(varargin)%这里使用可变输出输入函数的%varargin{1}为求解常微分方程的表达式%varargin{2}为求解常微分方程的定解条件%需要给出的变量有常微分方程的范围a,b(varargin{3},varargin{4})%n为对这个区间的分割(varargin{5})%xlt写于7月8日%取得算法需要的变量,并附上容易理解的含义变量a = varargin{3};b = varargin{4};%自变量的范围n = varargin{5};%区间的分割次数h = (b - a)/n;%步长Dy = varargin{1}; %常微分方程的表达式y0 = varargin{2}; %常微分方程的定解条件表达式%首先求出所给常微分方程问题的精确解x1 = zeros(n+1,1);y1 = zeros(n+1,1);syms f1; syms x;f1 = dsolve(Dy,y0,'x');x1(1) = a;y1(1) = subs(f1,{x},{x1(1)});for i = 2:(n+1)x1(i) = x1(i-1) + h;y1(i) = double(subs(f1,{x},{x1(i)}));end%利用Euler方法求解近似数值微分解x2 = zeros(n+1,1);y2 = zeros(n+1,1);syms y;x2(1) = a;y2(1) = subs(f1,{x},{a});%获得原方程的初解for i = 2:(n+1)x2(i) = x2(i-1) + h;y2(i) = y2(i-1) + h .* double(subs(Dy(5:end),{x,y},{x2(i-1),y2(i-1)}));%特别记录Matlab中的字符串操作,提取子字符串即A(3:6)...end%返回经过Euler算法算出x与y的值x = x2;y = y2;%画图进行误差比较plot(x1,y1,'r');hold on;plot(x2,y2,'b');特此记录,以后写了新的算法再分享文 - 汉语汉字编辑词条文,wen,从玄从爻。
tent混沌映射matlab代码
一、介绍混沌映射混沌映射是一类非线性动力系统的数学模型,其特点是具有极其敏感的初始条件和参数变化,表现出复杂、不可预测的动态行为。
混沌映射广泛应用于密码学、通信、生物学等领域,具有重要的理论和实际价值。
二、混沌映射的基本模型混沌映射的基本模型可以用迭代函数表示,其一般形式为:Xn+1=f(Xn),其中Xn表示第n次迭代的值,f()为映射函数。
常见的混沌映射包括Logistic映射、Henon映射、Lorenz映射等,它们具有不同的动态特性和应用场景。
三、混沌映射在Matlab中的实现在Matlab中,可以利用迭代方法实现混沌映射的计算和可视化。
以下是一个简单的混沌映射的Matlab代码示例:```matlab定义迭代次数n = 1000;定义参数a = 2;b = 0.5;初始化初始值x(1) = 0.1;y(1) = 0.1;迭代计算for i=1:nx(i+1) = y(i) + 1 - a*x(i)^2;y(i+1) = b*x(i);end可视化plot(x, y)xlabel('X')ylabel('Y')title('Henon Map')```四、混沌映射的参数调节与分析混沌映射的动态行为受参数和初始条件的影响,可以通过调节参数来观察其不同的轨迹和性质。
在Matlab中,可以通过修改参数a、b的数值,以及初始值x(1)、y(1)来进行实验和分析。
五、混沌映射的应用混沌映射在密码学中具有重要的应用,例如可以用于生成密钥序列、乱序数据等。
混沌映射在通信领域、图像处理、随机数生成等方面也有广泛的应用。
在以上的应用中,混沌映射的不可预测性和随机性是其重要的特点,使得其在信息安全领域具有独特的优势。
六、总结与展望混沌映射作为一种重要的非线性动力系统模型,在数学理论和应用领域都具有重要意义。
随着对混沌映射的研究不断深入,其在密码学、通信、生物学等领域的应用将会更加广泛和深入。
logistic-tent混沌映射的matlab程序 -回复
logistic-tent混沌映射的matlab程序-回复Logistic Tent Map is a chaotic mapping function that is widely used in mathematics and computer science. In this article, we will explore the concept of chaotic systems and understand the key features and properties of the Logistic Tent Map. Additionally, we will provide a step-by-step guide on how to implement the Logistic Tent Map in MATLAB.Introduction to Chaotic Systems:Chaotic systems are deterministic systems that exhibit sensitive dependence on initial conditions. This means that a small change in the initial condition of such a system can lead to significantly different results over time. Chaotic systems often display randomness, irregularity, and instability, making them fascinating and challenging to study.The Logistic Tent Map:The Logistic Tent Map is a one-dimensional, discrete-time chaotic mapping function that generates a sequence of values between 0 and 1. It is defined by the following equation:Xn+1 = λ * x * (1 - x) (Equation 1)Here, Xn is the value at the nth iteration, x is the initial value between 0 and 1, and λ is a constant parameter often set between 2 and 4. The Logistic Tent Map is named after the tent-like shape it forms when its values are plotted against the iteration count.Key Features and Properties:1. Bifurcation Diagram: One of the fascinating features of the Logistic Tent Map is its bifurcation diagram. The bifurcation diagram shows the stable points (attractors) and the range of parameter values where chaos emerges. As the parameter λ increases, the bifurcation diagram shows a sequence of doubling bifurcations and eventually leads to chaos.2. Period-Doubling Route to Chaos: The period-doubling route to chaos refers to the scenario where a system transitions from a stable state to exhibiting chaotic behavior through a sequence of period-doubling bifurcations. The Logistic Tent Map is a classic example of this route, and studying its behavior sheds light on the dynamics of chaotic systems.3. Sensitive Dependence on Initial Conditions: As previouslymentioned, chaotic systems exhibit sensitive dependence on initial conditions. This means that even a slight change in the initial value x can lead to vastly different trajectories and behaviors over time. It is this feature that makes chaotic systems difficult to predict and control accurately.Implementing the Logistic Tent Map in MATLAB:Now, let's move on to the implementation of the Logistic Tent Map in MATLAB. Follow the steps below:Step 1: Initialize the parameters and variablesFirst, we need to initialize the parameters and variables for our MATLAB code. Define the parameter λ, the initial value x, and the number of iterations.Step 2: Implement the Logistic Tent Map equationNext, implement Equation 1 using MATLAB syntax. Use a for loop to iterate through the specified number of iterations and update the value of x at each step.Step 3: Visualize the resultsTo visualize the chaotic behavior generated by the Logistic TentMap, create a plot with iteration count on the x-axis and the value of x on the y-axis. This plot will show the tent-like shape associated with the Logistic Tent Map.Step 4: Experiment with different parameters and initial conditions To explore the behavior of the Logistic Tent Map, try different parameter values for λ and initial conditions for x. Observe the changes in the bifurcation diagram and the trajectory plots as you vary these values.Conclusion:The Logistic Tent Map is a significant example of a chaotic mapping function. Its properties and behavior are valuable in understanding chaotic systems in mathematics and computer science. By implementing the Logistic Tent Map in MATLAB, we can visualize the chaotic behavior and explore the sensitivity to initial conditions. Remember to experiment with different parameters and initial values to gain a deeper understanding of its chaotic dynamics.。
蔡氏混沌电路的混沌现象及其simulink仿真PPT
从上图中可以看出,当电阻的值为 2.1K时,蔡氏电路的运行状态有一个渐进稳定点,并 且在稳定点附近运动。
2、蔡氏电路simulink数值仿真分析
• 2.1.2、R 1.91 K • 当 R 1.91 K 时,b=21.2098,simulink仿真结果如下:
• 当电阻的值减小到 R 1.91K 时,蔡氏电路的运动状态出现单漩涡混沌振荡。 从以上相轨图中可以观察到明显的倍周期现象。
2、蔡氏电路simulink数值仿真分析
• 2.2、调节电容 • 给定初始值:u1 0.1V , u 2 0.1V , iL 0.001 A ,固定电路参数 ,C2=100nF 、 L2=17.2mH、,此时b的值是14.51395保持不变,与以上内容不同,下面的内容 保持b的值不变,改变a的值。电容c1的值可变,simulink数值仿真可得到在不 同C1值时蔡氏电路的运行状态。
0、混沌现象及混沌电路介绍
• 0.4、混沌吸引子 • 混沌吸引子也称奇异吸引子,是反映混沌系统运动特征的产物,也是一种 混沌系统中无序稳态的运动形态,它具有复杂的拉伸、扭曲的结构。奇异吸引 子是系统总体稳定性和局部不稳定性共同作用的产物,具有自相似性,具有分 形结构。从整体上讲,系统是稳定的,即吸引之外的一切运动最终都要收敛到 吸引子上。但就局部来说,吸引子内的运动又是不稳定的,即相邻运动轨道要 相互排斥而按指数型分离。
2、蔡氏电路simulink数值仿真分析
• 2.2.1、令C1=20nF,则a=5,simulink仿真结果为:
• 有以上图可以得出,改变电容的值改变a系数同样可以得到蔡氏电路的稳定状 态,此时的运动轨迹基本上在一点处,是稳定状态。
2、蔡氏电路simulink数值仿真分析
MATLAB中的混沌系统建模与分析指南
MATLAB中的混沌系统建模与分析指南引言混沌系统是一类表现出复杂、不可预测、非周期性行为的动力学系统。
由于其具有高度敏感性和非线性特性,混沌系统一直备受研究者的关注。
在科学研究和工程领域中,混沌系统的建模与分析对于了解和预测系统的行为非常重要。
而MATLAB作为一种强大的数值计算和数据可视化工具,可以帮助我们进行混沌系统的建模与分析。
本文将介绍MATLAB中的混沌系统建模与分析指南。
第一部分:混沌系统建模混沌系统的建模是研究混沌现象的起点。
在MATLAB中,我们可以通过定义差分方程或微分方程的方式来建立混沌系统的数学模型。
1.1 确定方程形式在建模之前,我们首先需要确定混沌系统的方程形式。
常见的混沌方程包括Logistic映射方程、Lorenz方程等。
以Logistic映射方程为例,其表达式可以表示为:x(n+1) = r * x(n) * (1 - x(n))其中,x是系统状态的变量,n表示时间步长,r是控制参数。
在MATLAB中,我们可以通过定义一个差分方程来表示这个方程,并使用循环语句进行迭代计算。
1.2 设置初始条件在建模过程中,我们还需要设置混沌系统的初始条件。
在Logistic映射方程中,初始条件通常在[0,1]之间选择一个值。
在MATLAB中,我们可以使用rand函数生成一个在指定区间内的随机数作为初始条件。
1.3 模拟系统行为建立混沌系统的数学模型后,我们可以使用MATLAB进行系统行为的模拟。
通过迭代计算,我们可以获得混沌系统的时间序列。
在MATLAB中,我们可以定义一个循环,根据差分方程进行迭代计算,将每一步的结果保存到一个向量中。
通过设定迭代次数和控制参数的不同取值,我们可以观察到不同的动力学行为,例如周期性、混沌和收敛等。
第二部分:混沌系统分析混沌系统的分析对于理解和预测系统的行为非常重要。
MATLAB提供了许多工具和函数,可以帮助我们对混沌系统进行各种分析。
2.1 相图分析相图是了解混沌系统行为的重要工具。
MATLAB、Simulink混沌理论仿真
毕业设计(论文)原创性声明本人郑重声明:所提交的毕业设计(论文),是本人在导师指导下,独立进行研究工作所取得的成果。
除文中已注明引用的内容外,本毕业设计(论文)不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。
对本研究做出过重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明并表示了谢意。
论文作者签名:日期:年月日摘要混沌在现代科学与工程学领域的应用十分广泛,混沌现象存在于自然界各个领域,包括通讯领域、气象学领域、生物学领域、医学诊断疾病等方面。
学习混沌理论在未来的发展过程对我们是很有帮助的。
在非线性的世界里,通过混沌理论洞察所有的非线性运动,对其进行控制和掌握。
通过非线性电路对混沌系统进行分析和理解,进而构造出符合二阶混沌系统的非线性电路和函数模型。
Duffing 方程就是典型的二阶非线性方程。
运用MATLAB/Simulink对其混沌系统进行仿真实现,验证混沌系统的基本特性。
关键词:混沌;非线性;Duffing方程; MATLAB/SimulinkABSTRACTChaos widely used in modern science and engineering and chaos phenomenon exists in various fields of nature, including the communications field, the field of meteorology, biology, medical diagnosis of diseases. Learning Chaos Theory is very helpful to us in the development of this course in the future. In a nonlinear world, insight into the chaos theory, We can control and master non-linear movement. We analyze and understand the chaotic system via nonlinear circuit, and then construct a second-order chaotic systems of nonlinear circuits and function model. Duffing equation is a typical second-order nonlinear equation. Using MATLAB/Simulink, we complete the chaotic system simulation and test the basic characteristics of chaotic systems.Key words:Chaos;nonlinear;Duffing equation;MATLAB/Simulink目录第一章绪论 (1)1.1混沌理论 (1)1.2混沌的应用 (2)第二章二阶混沌系统的仿真实现 (5)2.1混沌系统 (5)2.1.1混沌产生的数学模型 (5)2.1.2 奇异吸引子与分形 (6)2.1.3 混沌系统的特征 (7)2.1.4 研究混沌的主要方法 (8)2.2 二阶混沌系统的实现 (9)第三章二阶非线性电路仿真实现 (15)3.1 Simulink仿真 (17)3.2 MATLAB语句命令演示模拟 (19)第四章结论 (22)致谢 (25)参考文献 (26)附录A (27)第一章绪论1.1混沌理论什么是混沌?现代科学意义上是很难得出确切的定义,之所以这样是因为:到目前为止,还没有足够和统一数学定理可以将混沌理论完全表达出来,在数学理论的基础上通过混沌系统所表现出的普遍现象总结归纳出混沌的本质。
连续时间混沌系统MATLAB程序和SIMULINK模型
第6章连续时间混沌系统本章讨论连续时间混沌系统的基本特点与分析方法,主要包括混沌数值仿真和硬件实验方法简介、混沌系数平衡点的计算、平衡点的分类与性质、相空间中的轨道、几类典型连续混沌系统的介绍、混沌机理的分析方法、用特征向量空间法寻找异宿轨道、Lorenz系统及混沌机理定性分析、Lorenz映射、Poincare截面、Chua系统及其混沌机理定性分析、时间序列与相空间重构等内容。
6.1 混沌数值仿真和硬件实验方法简介混沌的数值仿真主要包括MA TLAB编程、SIMULINK模块构建、EWB仿真以及其他一些相关的软件仿真或数值计算等方法,从而获取混沌吸引子的相图、时域波形图、李氏指数、分叉图和功率谱等。
混沌的硬件实验主要包括模拟/数字电路设计与硬件实验、现场可编程门阵列器件(FPGA)、数字信号处理器(DSP)等硬件实现方法来产生混沌信号。
本节仅对各种数值仿真方法作简单介绍。
1)混沌系统的MA TLAB数值仿真该方法主要根据混沌系统的状态方程来编写MA TLAB程序。
现举二例来说明这种编程方法。
(1)已知Lorenz系统的状态方程为dx/dt=-a(x-y)dy/dt=bx-xz-ydz/dt=-cz+xy式中a=10,b=30,c=8/3。
MA TLAB仿真程序如下:>> %**************************************************Function dxdt=lorenz(t,x)%除符号dxdt外,还可用其他编程者习惯的有意义的符号A=10;B=30;C=8/3;dxdt=zeros(3,1);dxdt(1)=-A*(x(1)-x(2));dxdt(2)=B*x(1)-x(1).*x(3)-x(2);dxdt(3)=x(1)*x(2)-C*x(3);%*************************************************options=odeset('RelTol',1e-6,'AbsTol',[ 1e-6 1e-6 1e-6]);t0=[0 200];x0=[0.02,0.01,0.03];[t,x]=ode45('lorenz',t0,x0,options);%**************************************************n=length(t)n1=round(n/2)%n1=1;%**************************************************figure(1);plot(t(n1:n,1),x(n1:n,1));xlabel('t','fontsize',20,'fontname','times new roman','FontAngle','italic');ylabel('x','fontsize',20,'fontname','times new roman','FontAngle','italic');figure(2);plot(x(n1:n,1),x(n1:n,3));xlabel('x','fontsize',20,'fontname','times new roman','FontAngle','italic');ylabel('z','fontsize',20,'fontname','times new roman','FontAngle','italic');%*******************************************************************根据上述MA TLAB程序,得Lorenz系统的时域波形图和混沌吸引子相图的数值仿真结果如图6-1所示。
混沌系统matlab代码
混沌系统通常指的是非线性、动力学复杂的系统,其行为难以预测。
在MATLAB中,您可以模拟混沌系统的行为。
以下是一个简单的混沌系统(例如,Logistic映射)的MATLAB 代码示例:
```matlab
% 定义参数和初始条件
r = 3.9; % 控制参数
x0 = 0.4; % 初始条件
n = 100; % 迭代次数
% 初始化数组来存储混沌序列
x = zeros(1, n);
x(1) = x0;
% 迭代计算混沌序列
for i = 2:n
x(i) = r * x(i-1) * (1 - x(i-1));
end
% 绘制混沌序列
plot(1:n, x);
title('混沌序列');
xlabel('迭代次数');
ylabel('值');
```
上述代码演示了一个简单的Logistic映射的混沌系统,其中`r` 是控制参数,`x0` 是初始条件,`n` 是迭代次数。
代码使用一个循环来迭代计算混沌序列,并通过`plot`函数绘制结果。
请注意,混沌系统有许多不同的方程和变种,具体的模拟方法和参数设置会根据您选择的系统而异。
您可以根据特定的混沌系统方程和参数来调整MATLAB代码以模拟不同的混沌行为。
此外,MATLAB还提供了一些混沌工具箱,可用于更复杂的混沌系统模拟和分析。
基于Matlab非线性电路的混沌仿真计算机课设
计算机课程设计报告基于 Matlab 的非线性电路混沌实验仿真姓名:学院: 班级: 指导老师:摘要混沌是指发生在确定系统中的貌似随机的不规则运动。
而混沌对于非线性动力学的研究有着非常重要的作用,本文结合非线性电路的混沌的课堂教学,设计了Matlab/Simulink仿真实验 , 研究蔡氏电路的模拟仿真过程。
本文首先通过对非线性电路(蔡氏电路与非线性动力学进行了阐述和分析,建立非线性动力学方程,然后利用 Matlab/Simulink软件进行仿真,研究系统波形图、单吸引子、双吸引子、相面图以及在不同的非线性电阻的导纳下的不同形状。
达到了预期的实验效果,基于Matlab/Simulink对非线性电路混沌的仿真对学生对非线性电路实验混沌适应实验的理解有着较大的参考价值。
关键词非线性电路混沌现象 Matlab/Simulink仿真目录摘要 ...................................................3 1 混沌的概述 . (4)1.1 混沌现象的概述 (4)1.2 混沌电路综述 (5)2 混沌理论基础 .........................................5 2.1 混沌的基本定义 ..................................5 2.2 混沌的基本特征 . (5)2.3 混沌理论的基本概念 (7)3 蔡氏电路的分析与仿真 .................................8 3.1 蔡氏电路的分析 (9)3.2计算机仿真 (10)4 结论 ................................................15 致谢 ..................................................16 参考书目 . (16)1混沌的概述1.1混沌现象概述混沌是指发生在确定系统中的貌似随机的不规则运动, 长期以来, 人们在认识和描述运动时, 大多只局限于线性动力学描述方法, 即确定的运动有一个完美确定的解析解。
10种混沌映射matlab
10种混沌映射matlab如何在MATLAB中实现10种混沌映射引言:混沌理论是非线性动力学研究的一个重要分支,它研究的是一类具有确定性但展现出随机行为的系统。
混沌映射是混沌理论的基础,通过它可以生成一系列具有随机性质的数值序列。
本文将介绍10种经典的混沌映射,并提供在MATLAB中实现它们的详细步骤。
一、Logistic映射Logistic映射是最早被研究的混沌映射之一,它的迭代公式为:x(n+1) = r * x(n) * (1 - x(n))其中,x(n)表示第n次迭代的值,r是产生的随机参数。
在MATLAB中,可以通过以下步骤实现Logistic映射:1. 初始化参数:迭代次数N = 1000;初始值x = zeros(N, 1);随机参数r = 3.9;2. 进行迭代计算:初始化初始值x(1) = 0.5;进行迭代计算for n = 2:Nx(n) = r * x(n-1) * (1 - x(n-1)); end3. 可视化生成的混沌序列:绘制混沌序列plot(1:N, x);二、Henon映射Henon映射是一种二维混沌映射,其迭代公式为:x(n+1) = 1 - a * x(n)^2 + y(n)y(n+1) = b * x(n)其中,x(n)和y(n)分别表示第n次迭代的x坐标和y坐标,a和b是产生的随机参数。
在MATLAB中,可以通过以下步骤实现Henon映射:1. 初始化参数:迭代次数N = 10000;初始值x = zeros(N, 1);y = zeros(N, 1);随机参数a = 1.4;b = 0.3;2. 进行迭代计算:初始化初始值x(1) = 0.1;y(1) = 0.1;进行迭代计算for n = 2:Nx(n) = 1 - a * x(n-1)^2 + y(n-1);y(n) = b * x(n-1);end3. 可视化生成的混沌序列:绘制混沌序列plot(x, y);三、Tinkerbell映射Tinkerbell映射是一种二维混沌映射,其迭代公式为:x(n+1) = x(n)^2 - y(n)^2 + a * x(n) + b * y(n)y(n+1) = 2 * x(n) * y(n) + c * x(n) + d * y(n)在MATLAB中,可以通过以下步骤实现Tinkerbell映射:1. 初始化参数:迭代次数N = 100000;初始值x = zeros(N, 1);y = zeros(N, 1);随机参数a = 0.9;b = -0.6013;c = 2;d = 0.5;2. 进行迭代计算:初始化初始值x(1) = 0.1;y(1) = 0.1;进行迭代计算for n = 2:Nx(n) = x(n-1)^2 - y(n-1)^2 + a * x(n-1) + b * y(n-1);y(n) = 2 * x(n-1) * y(n-1) + c * x(n-1) + d * y(n-1); end3. 可视化生成的混沌序列:绘制混沌序列plot(x, y);四、Ikeda映射Ikeda映射是一种二维混沌映射,其迭代公式为:x(n+1) = u + d * cos(theta(n) - w)y(n+1) = v + d * sin(theta(n) - w)theta(n+1) = b - a / (1 + x(n)^2 + y(n)^2)在MATLAB中,可以通过以下步骤实现Ikeda映射:1. 初始化参数:迭代次数N = 5000;初始值x = zeros(N, 1);y = zeros(N, 1); theta = zeros(N, 1); 随机参数u = 0.9;v = 0.6;a = 0.4;b = 6;d = 0.9;w = 0.4 * pi;2. 进行迭代计算:初始化初始值x(1) = 0.1;y(1) = 0.1;theta(1) = 0;进行迭代计算for n = 2:Ntheta(n) = b - a / (1 + x(n-1)^2 + y(n-1)^2);x(n) = u + d * cos(theta(n) - w);y(n) = v + d * sin(theta(n) - w);end3. 可视化生成的混沌序列:绘制混沌序列plot(x, y);五、Lorenz映射Lorenz映射是一种三维混沌映射,其迭代公式为:x(n+1) = x(n) + dt * a * (y(n) - x(n))y(n+1) = y(n) + dt * (x(n) * (b - z(n)) - y(n))z(n+1) = z(n) + dt * (x(n) * y(n) - c * z(n))在MATLAB中,可以通过以下步骤实现Lorenz映射:1. 初始化参数:时间步长dt = 0.01;时间序列t = 0:dt:50;随机参数a = 10;b = 28;c = 8/3;初始值x = zeros(size(t));y = zeros(size(t));z = zeros(size(t));x(1) = 0.1;y(1) = 0.1;z(1) = 0.1;2. 进行迭代计算:进行迭代计算for n = 1:numel(t)-1dx = a * (y(n) - x(n));dy = x(n) * (b - z(n)) - y(n);dz = x(n) * y(n) - c * z(n);x(n+1) = x(n) + dt * dx;y(n+1) = y(n) + dt * dy;z(n+1) = z(n) + dt * dz;end3. 可视化生成的混沌序列:绘制混沌序列plot3(x, y, z);六、Chen映射Chen映射是一种三维混沌映射,其迭代公式为:x(n+1) = a * x(n) - y(n) * z(n)y(n+1) = c * y(n) + x(n) * z(n)z(n+1) = -b * z(n) + x(n) * y(n)在MATLAB中,可以通过以下步骤实现Chen映射:1. 初始化参数:迭代次数N = 10000;初始值x = zeros(N, 1);y = zeros(N, 1);z = zeros(N, 1);随机参数a = 35;b = 3;c = 28;2. 进行迭代计算:初始化初始值x(1) = 0.1;y(1) = 0.1;z(1) = 0.1;进行迭代计算for n = 2:Nx(n) = a * x(n-1) - y(n-1) * z(n-1);y(n) = c * y(n-1) + x(n-1) * z(n-1);z(n) = -b * z(n-1) + x(n-1) * y(n-1);end3. 可视化生成的混沌序列:绘制混沌序列plot3(x, y, z);七、Genesio-Tesi映射Genesio-Tesi映射是一种三维混沌映射,其迭代公式为:x(n+1) = y(n)y(n+1) = z(n)z(n+1) = -a * x(n) - b * y(n) - c * z(n) - x(n)^3 + u(n)在MATLAB中,可以通过以下步骤实现Genesio-Tesi映射:1. 初始化参数:迭代次数N = 10000;初始值x = zeros(N, 1);y = zeros(N, 1);z = zeros(N, 1);随机参数a = 0.1;b = 0.1;c = 14;u = 1;2. 进行迭代计算:初始化初始值x(1) = 1;y(1) = 1;z(1) = 1;进行迭代计算for n = 2:Nx(n) = y(n-1);y(n) = z(n-1);z(n) = -a * x(n-1) - b * y(n-1) - c * z(n-1) - x(n-1)^3 + u; end3. 可视化生成的混沌序列:绘制混沌序列plot3(x, y, z);八、Newton-Leipnik映射Newton-Leipnik映射是一种三维混沌映射,其迭代公式为:x(n+1) = x(n) + 0.1 * (y(n) - x(n)^5)y(n+1) = y(n) + 0.1 * (z(n) - y(n)^5)z(n+1) = z(n) + 0.1 * (-0.4 * z(n) - x(n) * y(n))在MATLAB中,可以通过以下步骤实现Newton-Leipnik映射:1. 初始化参数:迭代次数N = 100000;初始值x = zeros(N, 1);y = zeros(N, 1);z = zeros(N, 1);2. 进行迭代计算:初始化初始值x(1) = 0.1;y(1) = 0.2;z(1) = 0.3;进行迭代计算for n = 2:Nx(n) = x(n-1) + 0.1 * (y(n-1) - x(n-1)^5);y(n) = y(n-1) + 0.1 * (z(n-1) - y(n-1)^5);z(n) = z(n-1) + 0.1 * (-0.4 * z(n-1) - x(n-1) * y(n-1)); end3. 可视化生成的混沌序列:绘制混沌序列plot3(x, y, z);九、Zaslavskii映射Zaslavskii映射是一种三维混沌映射,其迭代公式为:x(n+1) = a * x(n) + y(n) * z(n)y(n+1) = b * y(n) + z(n) * x(n)z(n+1) = c * z(n) + x(n) * y(n) + x(n) * z(n)在MATLAB中,可以通过以下步骤实现Zaslavsk。
一个超混沌系统在MATLAB环境下的仿真实现
毕业设计(论文)题目一个超混沌系统在MATLAB环境下的仿真实现系(院)物理与电子科学系专业物理学班级2005级1班学生姓名XXX学号2005080119指导教师XXX职称二〇一一年六月十八日独创声明本人郑重声明:所呈交的毕业设计(论文),是本人在指导老师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果,成果不存在知识产权争议。
尽我所知,除文中已经注明引用的内容外,本设计(论文)不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。
对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中以明确方式标明。
本声明的法律后果由本人承担。
作者签名:二〇一〇年六月一十八日毕业设计(论文)使用授权声明本人完全了解滨州学院关于收集、保存、使用毕业设计(论文)的规定。
本人愿意按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版,同意学校保存学位论文的印刷本和电子版,或采用影印、数字化或其它复制手段保存设计(论文);同意学校在不以营利为目的的前提下,建立目录检索与阅览服务系统,公布设计(论文)的部分或全部内容,允许他人依法合理使用。
(保密论文在解密后遵守此规定)作者签名:二〇一〇年六月一十八日一个超混沌系统在MATLAB环境下的仿真实现摘要在混沌、超混沌理论研究成果的基础上,利用外加驱动信号方法改进一个四阶超混沌系统,通过对外界驱动信号频率的控制,实现系统的动力学特性。
对新构建的超混沌系统的特性进行了详细分析,包括验证其超混沌性质,相空间轨迹分析,Lyapunov指数谱分析等,仿真结果关键词:超混沌;lyapunov指数;EWB;超混沌电路;MATLABIA hyperchaos circuit was simulated in MATLABsimulationAbstractBased on chaotic and the hyperchaotic theory research, by using plussing a drive signal to the fourth-order hyperchaos system to improve the fourth-order hyperchaos system, through to control the external drive signal frequency, realizeing the system’ dynamic characteristics. The construction of the new characteristics of hyperchaos system are analyzed in detail, including its hyperchaos nature, path analysis, phase space Lyapunov index and bifurcation diagram analysis and simulation results show that the system characteristics. Is abundant. Using the signal frequency control and drive can completely accurate control of the entire system dynamics characteristic. Finally,design a simulated circuit, and simulat in EWB environment, through the comparison of simulation results between MATLAB and EWB, Further verify the consistency between experiment results and numerical simulation.Keyword:hyperchaos;Lyapunov exponents;bifurcation;hyperchaotic CircuitII目录引言 (1)第一章动力系统形态及其分析 (2)1.1动力系统 (2)1.1.1动力学系统的基本概念 (2)1.1.2几种常见的平衡态 (4)1.1.3吸引子和结构稳定性 (6)1.2 分岔 (7)1.2.1分岔的基本概念 (7)1.2.2非线性映射及其分岔 (8)第二章混沌系统判别方法讨论 (10)2.1混沌的特性及其判别方法 (10)2.1.1混沌的定义 (10)2.1.2混沌运动的基本特征 (11)2.2超混沌特性及其判别方法 (11)2.3混沌电路研究方法 (12)第三章一个新的超混沌系统设计及其性能分析 (12)3.1超混沌系统 (12)3.1.1一个四阶的超混沌系统 (12)3.1.2平衡点及稳定性分析 (13)3.1.3系统相空间轨迹分析 (13)3.2一个新的超混沌系统 (15)3.2.1一个新的超混沌系统的设计 (15)3.2.2系统相空间轨迹分析 (16)3.2.3李雅普诺夫指数分析 (17)3.2.4系统的电路设计和实验结果 (17)结论 (23)参考文献 (24)i谢辞 (25)ii引言混沌科学是一门新兴的学科,混沌(Chaos)是一种貌似无规则的运动,指在确定性非线性系统中,不需要附加任何随机因素亦可出现的行为(内在随机性)。
MATLAB中的混沌理论和应用
MATLAB中的混沌理论和应用引言:混沌理论是一门重要且广泛应用于科学和工程领域的学科,它研究的是那些看似无法预测的、无序的、非线性的系统行为。
混沌现象的研究不仅对于了解自然界的规律有着重要意义,也有助于我们在信息处理、密码破解、通信领域等方面的应用。
而在MATLAB这样强大的数值计算和数据可视化工具的支持下,我们能更加便捷地研究和应用混沌理论。
一、混沌理论基础:混沌理论源于20世纪60年代的洛伦兹发现的一个关于天气预报的数学模型。
首先,我们需要理解混沌系统的几个基本概念:敏感依赖于初始条件、奇异吸引子和分岔。
敏感依赖于初始条件意味着一个微小的变化可能会引起系统行为的巨大变化。
奇异吸引子是指系统的轨迹将在有限的空间内游荡,并展现出无限的复杂性。
而分岔则是指系统参数的微小变动可能会引起系统行为的剧烈变化。
二、混沌系统的建模与仿真:在MATLAB中,我们可以使用数值方法对混沌系统进行建模和仿真。
通过定义差分方程或微分方程来描述系统的演化过程,并利用数值计算的方式来求解这些方程。
例如,洛伦兹方程是描述流体力学中对流运动的基本方程之一,也是混沌系统的经典模型之一。
通过编写MATLAB脚本,我们可以模拟并可视化洛伦兹系统的行为,如吸引子的轨迹、相空间的分布等。
三、混沌系统的控制与同步:混沌系统的控制与同步是混沌理论中一个重要的研究方向。
控制混沌系统意味着通过某种方法来驱动混沌系统的状态,使其趋于稳定或者遵循我们期望的行为。
而同步则是指多个混沌系统之间的状态在某种条件下保持一致。
在MATLAB中,我们可以使用各种控制方法和同步方案来实现对混沌系统的控制与同步。
例如,可以通过调整系统参数或设计合适的反馈控制来实现对混沌系统的控制。
同时,利用适当的耦合方式和同步算法,我们可以实现多个混沌系统之间的状态同步。
四、混沌系统在信息安全中的应用:混沌系统在信息安全领域有着广泛的应用。
混沌序列的高度复杂性和不可预测性使得它成为一种理想的加密手段。
混沌映射MATLAB仿真
混沌映射(序列)matlab算法“小全”:Logistic、Henon、帐篷、kent(含混沌二值图像生成函数)1.Logistic(罗切斯特)映射变换核:x n+1=ax n(1−x n)绘图程序:n=64;key=0.512;an=linspace(3.1,3.99,400);holdon;boxon;axis([min(an),max(an),-1,2]);N=n^2;xn=zeros(1,N);for a=an;x=key;for k=1:20;x=a*x*(1-x);%产生公式end;for k=1:N;x=a*x*(1-x);xn(k)=x;b(k,1)=x;%一维矩阵记录迭代结果end;plot(a*ones(1,N),xn,'k.','markersize',1);end;%figure;%imhist(b)实用混沌加密函数:functionichao_ans=ichaos_logistic(varargin)%logistic序列生成算法%函数名:%logistic混沌序列生成函数%参数:%(n,key),n为矩阵阶数,key为迭代初始值。
%(n),n为矩阵阶数,key=0.600。
%()或(n,key,...),n=64,key=0.600。
Switch nargin;case1;n=varargin{1};key=0.600;case2;n=varargin{1};key=varargin{2};otherwisekey=0.600;n=64;endN=n^2;xn=zeros(1,N);a=4;x=key;for k=1:20;x=a*x*(1-x);%产生公式end;for k=1:N;x=a*x*(1-x);xn(k)=x;%一维矩阵记录迭代结果end;c=reshape(xn,n,n);%一维矩阵转换二维矩阵d=zeros(n,n);%二维混沌矩阵调制For a1=1:n;For a2=1:n;ifc(a1,a2)>=0.5;d(a1,a2)=1;else d(a1,a2)=0;end;end;end;%figure;title('logistic映射');%imshow(d);ichao_ans=d;2.Henon(埃农)映射+1=yn+1−ax变换核:{xynn2n+1=bxn绘图程序:a∈(0,1.4)0.2<b≤0.314b=0.3;N=400;an=ones(1,N);xn=zeros(1,N);hold on;boxon;x=0;y=0;for a=0:0.001:1.4for k=1:N;xm=x;ym=y;x=ym+1-a*xm.*xm;y=b*xm;endxn(1)=x;for n=2:N;xm=x;ym=y;x=ym+1-a*xm.*xm;y=b*xm;xn(n)=x;endplot(an*a,xn,'k.','markersize',1);endxlim([0,a]);实用混沌加密函数:functionichao_ans=ichaos_henon(varargin)%埃农(Henon)映射%0.2<key<0.314;理想范围(0.25—0.314)。
混沌时间序列及MATLAB仿真实现
混沌时间序列及MATLAB仿真实现史婕;吴坚;朱卉乔【摘要】In nonlinear systems,there is a very special system,named the chaos system.First,this article elaborates the basic concept of chaos,then it gives a brief introduction to the selection methods of the two parameters,which are embedding dimension and timedelay.Finally,MATLAB is used to do simulations on several typical chaos model.%在非线性系统中,存在着一种非常特殊的系统,即混沌系统,是一种介于确定关系和随机关系之间的状态。
文章首先阐述了混沌的基本概念,然后对嵌入维数m 和延迟时间τ这两个参数的选取方法做了简要介绍;列举了几个典型的混沌模型,并运用MATLAB软件对其进行仿真实现。
【期刊名称】《滁州学院学报》【年(卷),期】2011(013)005【总页数】4页(P18-21)【关键词】混沌;相空间重构;MATLAB仿真【作者】史婕;吴坚;朱卉乔【作者单位】安徽农业大学信息与计算机学院,安徽合肥230036;安徽农业大学经济技术学院,安徽合肥230036;中国科学院合肥物质研究院,安徽合肥230036【正文语种】中文【中图分类】TP391.9近年来,人们越来越关注非线性系统,因为客观世界是动态且复杂的,它的本质是非线性的。
混沌理论,是一种非线性的理论,混沌时间序列分析已逐渐成为科学家们研究非线性系统的重点之一。
混沌现象,它是介于确定与随机关系之间,是客观存在于自然界当中的一种重要的形式。
混沌现象的一个很大的特点就是对初始条件非常敏感,小小的一个变化都可能会被放大,从而产生无法估计的结果,所以混沌理论不可以应用于长期预测中;但是混沌和无法控制的、毫无规则的随机运动是不一样的,它不是纯粹的无序,虽然轨迹发散,但是却无法逃离奇异吸引子的约束,吸引子的轨线永远是在有限区域内具有无限长的长度,所以,用它做短期预测会比运用传统的线性模型得到的预测结果要更为精确。
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混沌映射(序列)matlab算法“小全”:Logistic、Henon、帐篷、kent(含混沌二值图像生成函数)1.Logistic(罗切斯特)映射变换核:x n+1=ax n(1−x n)绘图程序:n=64;key=0.512;an=linspace(3.1,3.99,400);holdon;boxon;axis([min(an),max(an),-1,2]);N=n^2;xn=zeros(1,N);for a=an;x=key;for k=1:20;x=a*x*(1-x);%产生公式end;for k=1:N;x=a*x*(1-x);xn(k)=x;b(k,1)=x;%一维矩阵记录迭代结果end;plot(a*ones(1,N),xn,'k.','markersize',1);end;%figure;%imhist(b)实用混沌加密函数:functionichao_ans=ichaos_logistic(varargin)%logistic序列生成算法%函数名:%logistic混沌序列生成函数%参数:%(n,key),n为矩阵阶数,key为迭代初始值。
%(n),n为矩阵阶数,key=0.600。
%()或(n,key,...),n=64,key=0.600。
Switch nargin;case1;n=varargin{1};key=0.600;case2;n=varargin{1};key=varargin{2};otherwisekey=0.600;n=64;endN=n^2;xn=zeros(1,N);a=4;x=key;for k=1:20;x=a*x*(1-x);%产生公式end;for k=1:N;x=a*x*(1-x);xn(k)=x;%一维矩阵记录迭代结果end;c=reshape(xn,n,n);%一维矩阵转换二维矩阵d=zeros(n,n);%二维混沌矩阵调制For a1=1:n;For a2=1:n;ifc(a1,a2)>=0.5;d(a1,a2)=1;else d(a1,a2)=0;end;end;end;%figure;title('logistic映射');%imshow(d);ichao_ans=d;2.Henon(埃农)映射+1=yn+1−ax变换核:{xynn2n+1=bxn绘图程序:a∈(0,1.4)0.2<b≤0.314b=0.3;N=400;an=ones(1,N);xn=zeros(1,N);hold on;boxon;x=0;y=0;for a=0:0.001:1.4for k=1:N;xm=x;ym=y;x=ym+1-a*xm.*xm;y=b*xm;endxn(1)=x;for n=2:N;xm=x;ym=y;x=ym+1-a*xm.*xm;y=b*xm;xn(n)=x;endplot(an*a,xn,'k.','markersize',1);endxlim([0,a]);实用混沌加密函数:functionichao_ans=ichaos_henon(varargin)%埃农(Henon)映射%0.2<key<0.314;理想范围(0.25—0.314)。
重量较大。
%参数:%(n,key),n为矩阵阶数,key为迭代初始值。
%(n),n为矩阵阶数,key=0.314。
%()或(n,key,...),n=64,key=0.314。
switchnargin;case1;n=varargin{1};key=0.314;case2;n=varargin{1};key=varargin{2};otherwisekey=0.314;n=64;endn=64;N=n^2;an=ones(1,N);xn=zeros(1,N);x=0;y=0;a=1.4;forcir1=1:N;xm=x;ym=y;x=ym+1-a*xm.*xm;y=key*xm;endxn(1)=x;for cir2=2:N;xm=x;ym=y;x=ym+1-a*xm.*xm;y=key*xm;xn(cir2)=x;endc=reshape(xn,n,n);%一维矩阵转换二维矩阵d=zeros(n,n);%二维混沌矩阵调制For a1=1:n;For a2=1:n;ifc(a1,a2)>=0;d(a1,a2)=1;else d(a1,a2)=0;end;end;end;ichao_ans=d;第2 / 4页3.帐篷映射变换核:xn+1=a−(1+a)|xn|a∈(0,1)绘图程序:%帐篷映射%0<a<1%a理想值0.99—1%0<x<1n=20;N=n^2;xp=zeros(1,N);Aa=ones(1,N);Hold on;box on;x=0.01;%初值for a=0:0.001:1;forn=1:N;x=a-(1+a)*abs(x);endfor k=1:N;x=a-(1+a)*abs(x);xp(k)=x;endplot(Aa*a,xp,'k.','markersize',1);endxlim([0,a]);实用混沌加密函数:functionichao_ans=ichaos_tent(varargin)%帐篷映射%0<a<1%a理想值0.99—1%x初值作为密钥%0<x<1%参数:%(n,key),n为矩阵阶数,key为迭代初始值。
%(n),n为矩阵阶数,key=0.99。
%()或(n,key,...),n=64,key=0.99。
switchnargin;case1;n=varargin{1};key=0.99;case2;n=varargin{1};key=varargin{2};otherwisekey=0.99;n=64;endN=n^2;xp=zeros(1,N);x=key;a=0.998;for cir1=1:N;x=a-(1+a)*abs(x);endfor cir2=1:N;x=a-(1+a)*abs(x);xp(cir2)=x;endc=reshape(xp,n,n);%一维矩阵转换二维矩阵d=zeros(n,n);%二维混沌矩阵调制for a1=1:n;fora2=1:n;if c(a1,a2)>=0;d(a1,a2)=1;else d(a1,a2)=0;end;end;end;%sum(sum(d))ichao_ans=d;%imshow(ichao_ans);第3 / 4页4.kent(肯特)映射xx,0<xn={1a≤a−xn1−a,a<x≤1绘图程序:%肯特映射n=20;N=n^2;xp=zeros(1,N);Aa=ones(1,N);x=0.36;hold on;box on;fora=0.01:0.001:0.5;for cir1=1:N;ifx<=a;x=x/a;elsex=(1-x)/(1-a);endendforcir3=1:N;ifx<=a;x=x/a;elsex=(1-x)/(1-a);endxp(cir3)=x;endplot(Aa*a,xp,'k.','markersize',1);endxlim([0,a]);实用混沌加密函数:functionichao_ans=ichaos_kent(varargin)%0.1<x<1,将初值作为密钥key%a<0.5,当大于0.4时比较理想%参数:%(n,key),n为矩阵阶数,key为迭代初始值。
%(n),n为矩阵阶数,key=0.8。
%()或(n,key,...),n=64,key=0.8。
switchnargin;case1;n=varargin{1};key=0.8;case2;n=varargin{1};key=varargin{2};otherwisekey=0.8;n=64;endN=n^2;xp=zeros(1,N);x=key;a=0.4;for cir1=1:N;if x<=a;x=x/a;elsex=(1-x)/(1-a);endendfor cir3=1:N;if x<=a;x=x/a;elsex=(1-x)/(1-a);endxp(cir3)=x;endc=reshape(xp,n,n);%一维矩阵转换二维矩阵%figure;%imhist(c);d=zeros(n,n);%二维混沌矩阵调制For a1=1:n;For a2=1:n;If c(a1,a2)>=0.5;d(a1,a2)=1;else d(a1,a2)=0;end;end;end;%sum(sum(d))ichao_ans=d;figure;imshow(ichao_ans);。