基于matlab的四种映射生成的混沌序列

end end for i=1:n if p(i)>=0.5 p(i)=1; else p(i)=-1; end end subplot(2,2,1); plot(x,'r');title('量化的二值 chebyshev 序列'); axis([0 125 -1.5 1.5]); subplot(2,2,2); plot(y,'g');title('量化的二值 logistic 序列'); axis([0 125 -1.5 1.5]); subplot(2,2,3); plot(z,'b');title('量化的二值改进型 logistic 序列'); axis([0 125 -1.5 1.5]); subplot(2,2,4); plot(p,'y'); title('量化的二值 Tent 序列'); axis([0 125 -1.5 1.5]);
clear;clc; n=128; %序列长度 w=20; %chebyshev 的分形参数 u=4; %logistic 的分形参数 a=2; %改进型 logistic 的分形参数 b=0.3; %Tent 的分形参数 x(1)=0.32; %初值 y(1)=0.32; z(1)=0.32; p(1)=0.32; %以上所给的初值和分形参数满足各自的混沌条件 for i=1:n x(i+1)=cos(w*acos(x(i)));%chebyshev 的映射关系 end for i=1:n %对序列进行 2 值量化 if x(i)>=0 x(i)=1; else x(i)=-1; end end for i=1:n y(i+1)=u*y(i)*(1-y(i));%logistic 的映射关系 end for i=1:n if y(i)>=0.5 y(i)=1; else y(i)=-1; end end for i=1:n z(i+1)=1-a*z(i)^2;%改进型 logistic 的映射关系 end for i=1:n if z(i)>=0 z(i)=1; else z(i)=-1; end end for i=1:n if (p(i)>0 & p(i)<b) %不能写成 0<x(i)<b p(i+1)=p(i)/b; else p(i+1)=(1-p(i))/(1-b);
相关性分析 Rx=xcorr(x,'biased'); Ry=xcorr(y,'biased'); Rz=xcorr(z,'biased'); Rp=xcorr(p,'biased'); %求互Leabharlann Baidu关函数 Rxy=xcorr(x,y,'biased'); %chebyshev 与 logistic 的互相关 Rxp=xcorr(x,p,'biased'); %chebyshev 与 tent 的互相关 Rxz=xcorr(x,z,'biased'); %chebyshev 与改进型 logistic 序列的互相关 Ryz=xcorr(y,z,'biased'); %logistic 序列与改进型 logistic 序列的互相关
subplot(2,2,1); plot(Rx,'r');title('chebyshev 序列的自相关函数'); subplot(2,2,2); plot(Ry,'g');title('logistic 序列的自相关函数'); subplot(2,2,3); plot(Rz,'b');title('改进型 logistic 序列的自相关函数'); subplot(2,2,4); plot(Rp,'y'); title('Tent 序列的自相关函数'); figure; subplot(2,2,1); plot(Rxy,'r');title('chebyshev 序列与 logistic 的互相关函数'); subplot(2,2,2); plot(Ryz,'g');title('logistic 序列与改进型 logistic 的互相关函数'); subplot(2,2,3); plot(Rxz,'b');title('chebyshev 与改进型 logistic 序列的互相关函数'); subplot(2,2,4); plot(Rxp,'y'); title('chebyshev 与 Tent 序列的互相关函数');