tent混沌映射matlab代码

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混沌映射MATLAB仿真

标签:文库时间:2025-02-13
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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: xn+1=axn(1?xn) 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); fora=an;

x=key; fork=1:20;

x=a*x*(1-x);%产生公式 end; fork=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=

Dynamos混沌系统的追踪控制MATLAB代码

标签:文库时间:2025-02-13
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Mahmoud 提出了一个非常复杂的含有复数向量的 Dynamos 混沌系统,该系统在电磁场方面有潜在的非常广泛应用.其动力学系统方程为

其中,x = u1 + i*u^2 , y = u3 + i*u4,分别为复数, i^2=- 1 , x_ba, y_ba分别为向量 x , y 的共轭复数,μ和α正参数。系统

(1)可以改写成如下五维实微分方程组的

形式:

关于Dynamos混沌系统的追踪控制,请具体参考论文: Dynamos混沌系统的追踪控制与同步

.pdf (502.7 KB)

1. function HunDunXiTong

2. clc 复杂

3. close all

4. global k d a b i

5. % 比例系数

6. k=[2 1 -1]';

7. % 参数d

8. d=[1 1 1];

9. % 其他参数 10.

11.

12.

13.

14.

15.

16.

17.

18.

19.

20.

21.

22.

23.

24. a=1/0.707; b=1/2.6; i=1.15; % 开始求解问题 % 后两个是alpha和beta估计值的初值 % 后两个为x的初值 x0=[0.3 0.5 0 0 0]; tspan=[0 50]; % 用户自行设置微分区间 [t,x

MATLAB、Simulink混沌理论仿真

标签:文库时间:2025-02-13
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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/Simulink

ABSTRACT

Chaos widely u

应用MATLAB仿真几类混沌电路

标签:文库时间:2025-02-13
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本科毕业设计(论文)

应用MATLAB仿真几类混沌电路

学 生 姓 名: 单玉青 指 导 教 师: 付景超

专 业、班级: 信息与计算科学071 院 (系) : 理学院数学系

完成日期: 2011 年 6 月 15 日

摘 要 摘 要

混沌电路理论是现代非线性科学的一个重要分支.混沌电路的研究主要包括混沌电路理论的研究和应用研究.在这两者之间,混沌电路的仿真起着至关重要的作用.由于混沌的初值敏感性,使其在电路设计中对初值要求较高,因此混沌电路仿真实现较为困难.

本文介绍了混沌电路的定义、基本概念、基本特征及研究现状,并针对几类混沌电路(蔡氏电路、蔡氏对偶混沌电路、带有负电容的三阶自治蔡氏混沌电路、三阶非自治铁磁材料混沌电路),首先通过电路图对系统的动力学特性进行了分析与论述,建立对应的数学方程式,然后使用MATLAB软件进行仿真研究,通过编写并绘制系统的波形图、混沌吸引子、相平面图等程序,来研究各种电路不同的混沌现象.仿真结果表明了理论的正确性.

本文对于非线性混沌电路的研究与学习有一定的实用价值.论文选题具有一定的理论意义和应用前景.

关键词 MATLAB;仿真;混沌电路

- I -

Abstract Abstract

MATLAB图像分割代码

标签:文库时间:2025-02-13
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[matlab图像处理] 阈值分割

%迭代式阈值分割 otsu阈值分割 二值化 close all;%关闭所有窗口 clear;%清除变量的状态数据 clc;%清除命令行 I=imread('rice.png'); subplot(2,2,1); imshow(I);

title('1 rice的原图'); %迭代式阈值分割

zmax=max(max(I));%取出最大灰度值 zmin=min(min(I));%取出最小灰度值 tk=(zmax+zmin)/2; bcal=1; [m,n]=size(I); while(bcal)

%定义前景和背景数 iforeground=0; ibackground=0;

%定义前景和背景灰度总和 foregroundsum=0; backgroundsum=0; for i=1:m

for j=1:n

tmp=I(i,j); if(tmp>=tk)

%前景灰度值

iforeground=iforeground+1;

matlab解决svr代码

标签:文库时间:2025-02-13
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多元线性回归和BP神经网络及决策向量机之间的比较,个人理解:

多元线性回归:就是多个属性的线性组合,在组合时,通过不断调节每个属性的权重来使多元线性回归函数更多的适用于多个样本。

BP神经网络:通过使用最快速下降法,通过反向传播来不断调整网络中的权值和阈值,使网络的误差平方和最小。 决策向量机:它仍是对每个样本操作,使得所有样本距离最终生成的拟合曲线的间隔最小化。 算法比较:

pmm1BP目标函数: J?(?j)22j?1j

?yd权值调整:

k?1?wij????Jk?1?wij决策向量机目标函数:min1/2w^2

支持向量机(Support vector machines,SVM)与神经网络类似,都是学习型的机制,但与神经网络不同的是SVM使用的是数学方法和优化技术。

学习效率的比较:

导入数据: File->import data

参数优化常用方法:

[train_pca,test_pca] = pcaForSVM(train_data,test_data,97);//主元分析

[bestCVmse,bestc,bestg,ga_option]=gaSVMcgForRegress(train_label,train_pca);

matlab解决svr代码

标签:文库时间:2025-02-13
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多元线性回归和BP神经网络及决策向量机之间的比较,个人理解:

多元线性回归:就是多个属性的线性组合,在组合时,通过不断调节每个属性的权重来使多元线性回归函数更多的适用于多个样本。

BP神经网络:通过使用最快速下降法,通过反向传播来不断调整网络中的权值和阈值,使网络的误差平方和最小。 决策向量机:它仍是对每个样本操作,使得所有样本距离最终生成的拟合曲线的间隔最小化。 算法比较:

pmm1BP目标函数: J?(?j)22j?1j

?yd权值调整:

k?1?wij????Jk?1?wij决策向量机目标函数:min1/2w^2

支持向量机(Support vector machines,SVM)与神经网络类似,都是学习型的机制,但与神经网络不同的是SVM使用的是数学方法和优化技术。

学习效率的比较:

导入数据: File->import data

参数优化常用方法:

[train_pca,test_pca] = pcaForSVM(train_data,test_data,97);//主元分析

[bestCVmse,bestc,bestg,ga_option]=gaSVMcgForRegress(train_label,train_pca);

MATLAB图像分割代码

标签:文库时间:2025-02-13
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[matlab图像处理] 阈值分割

%迭代式阈值分割 otsu阈值分割 二值化 close all;%关闭所有窗口 clear;%清除变量的状态数据 clc;%清除命令行 I=imread('rice.png'); subplot(2,2,1); imshow(I);

title('1 rice的原图'); %迭代式阈值分割

zmax=max(max(I));%取出最大灰度值 zmin=min(min(I));%取出最小灰度值 tk=(zmax+zmin)/2; bcal=1; [m,n]=size(I); while(bcal)

%定义前景和背景数 iforeground=0; ibackground=0;

%定义前景和背景灰度总和 foregroundsum=0; backgroundsum=0; for i=1:m

for j=1:n

tmp=I(i,j); if(tmp>=tk)

%前景灰度值

iforeground=iforeground+1;

交织码的Matlab代码

标签:文库时间:2025-02-13
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交织码的Matlab代码

从广义上说,交织编码属于分组编码,但由于采用存储器实现交织,它同时又具有卷积编码的记忆特征。在发端,它将分组长度L的信息序列通过交织器重排,在收端通过解交织器恢复原序列,以求使信道中突发错误变为无记忆随机独立差错。交织编码是一种信道改造技术,它通过信号设计将一个原来属于突发差错的有记忆信道改造为基本上是独立差错的随机无记忆信道。交织编码作为克服衰落信道中突发性干扰的有效方法,通常和其它用于纠正无记忆独立差错的信道编码相结合构成级联码(见下文),广泛应用于当代移动通信。

交织码通常表示为(M,N),分组长度L=MN,交织方式用M行N列的交织矩阵表示。一般,交织方式分为分组交织和卷积交织。分组交织的交织矩阵按列写入,按行读出;去交织矩阵按行写入按列读出。卷积交织的交织矩阵和去交织矩阵的写入与读出均按行进行。

本次仿真采用(7,4)卷积交织编码。 性能参数如下:

?123171152721??82241812628???交织矩阵:??

15932519137????2216104262014??分组卷积交织前序号:

[ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 2

卡尔曼滤波matlab 代码

标签:文库时间:2025-02-13
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卡尔曼滤波matlab 代码

kalman滤波matlab代码

%kalman filter卡尔曼滤波 clear clc

A = [1,1;0,1]; B = [1/2,1]'; C = [1,0];

x1(1)= 100; %初始化 x2(1)= 10;

x = [x1(1),x2(1)]'; z=C*x;

P = [1,0;0,1]; Q=[2,0;0,1] R = 10; g=0.98; u=-g;

I=eye(2);

for k=2:20

xk=A*x+B*u; %KF xg1(k)=xk(1); xg2(k)=xk(2);

z(k)=C*xk+wgn(1,1,10);

P=A*P*A'+Q; %KF Kk=P*C'/(C*P*C'+R); %KF x=xk+Kk*(z(k)-C*xk); %KF x1(k)=x(1); x2(k)=x(2);

e1(k)=x1(k)-xg1(k); e2(