Advertisement

C_0算法的混沌系统复杂度特性进行了分析。

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
通过运用C0复杂度算法,对Logistic映射、简化Lorenz系统以及超混沌Lorenz系统的复杂度特征进行了深入研究,并对其Lyapunov指数谱和分岔图进行了对比分析。实验结果清晰地表明,C0复杂度算法能够准确地体现出这些系统的复杂性特征;并且,这三类系统的复杂度呈现出从高到低的排序关系,依次为Logistic系统、超混沌Lorenz系统和简化Lorenz系统。此外,将C0复杂度算法与谱熵算法(SE)和强度统计算法(LMC)的计算结果进行比较,进一步证实了C0算法在分析混沌系统复杂度的有效性。对系统复杂度随时间演化的特性进行了详细的考察,发现系统复杂度在一定范围内呈现出波动现象,即系统表现出演化稳定性,且相邻两个系统中y序列的复杂度始终保持最大值。这些研究成果为混沌系统在信息加密以及保密通信等领域的应用提供了坚实的理论基础和实验佐证。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 基于C_0
    优质
    本文探讨了利用C_0算法对混沌系统进行复杂度特性的深入分析,揭示其内在规律与结构特征。 通过使用C0复杂度算法分析了Logistic映射、简化Lorenz系统及超混沌Lorenz系统的复杂性特征,并将这些结果与它们的Lyapunov指数谱和分岔图进行了对比。研究发现,C0复杂度能够准确反映上述各系统的复杂程度;三个系统中从高到低排序为Logistic映射、超混沌Lorenz系统以及简化Lorenz系统。此外,通过将C0算法与谱熵(SE)及强度统计(LMC)方法的计算结果进行对比分析,进一步验证了该算法在评估混沌系统的复杂性方面的有效性。同时,对各系统随时间演化的复杂度特性进行了研究,发现它们的复杂度在一个特定范围内波动,并且具有演化稳定性;其中,在连续系统中y序列展现出最高的复杂度。 这项工作为未来将混沌理论应用于信息加密及保密通信领域提供了重要的理论依据和实验支持。
  • 多翼
    优质
    《混沌多翼系统复杂性分析》一书深入探讨了混沌理论与多翼系统的相互作用,解析了这些系统中的复杂动态行为和潜在规律。 通过使用统计复杂度测度(SCM)和谱熵(SE)算法研究了基于改进的Chen系统及多段二次函数构建的多机翼混沌系统的复杂性特征。文中还探讨了如何选择合适的参数以优化这两种算法的应用效果。实验结果显示,随着机翼数量增加,并不会导致该类混沌系统复杂度提升,此结论与格拉斯伯格-普罗卡契(GP)算法和多机翼最大Lyapunov指数的分析结果相吻合。
  • 利用Adomian求解并数阶
    优质
    本研究运用Adomian分解法探讨分数阶混沌系统的解析特性,深入分析其复杂性和动力学行为,为混沌理论提供新的见解。 本段落基于分数阶微分定义及Adomian分解算法探讨了简化Lorenz系统的数值解法研究。实验结果表明,在与Adams-Bashforth-Moulton算法对比中,采用Adomian分解算法所得出的结果更加精确且所需计算资源较少;在处理整数阶系统时,其准确性甚至超越Runge-Kutta方法。通过该算法求得的简化Lorenz系统的最小分数阶为1.35,相比之下使用Adams-Bashforth-Moulton算法得到的是2.79。 此外,利用相图和分叉分析深入研究了简化Lorenz系统动力学特性,并借助谱熵(SE)及C-0两种复杂度计算方法来探讨其复杂性。结果表明,所获得的复杂度数值与分岔图吻合良好,这说明平均复杂度同样可以反映混沌系统的动态特征。 随着阶次q的增长,系统的复杂程度逐渐下降;当系统处于混乱状态时,参数c的变化对整体复杂性的改变影响较小。此研究为分数阶混沌系统在加密和安全通信领域中的应用提供了坚实的理论支撑与实验依据。
  • Kolmogorov
    优质
    简介:Kolmogorov复杂度是理论计算机科学中用于量化字符串随机性和信息含量的概念。本文探讨了该复杂度的相关算法及其分析方法。 在MATLAB中有一个简单的算法用于计算时间序列的复杂度。该算法接收一个数字序列为输入,并输出归一化的复杂度值。
  • 时间
    优质
    《时间复杂度的算法分析》旨在探讨和讲解计算机科学中评估程序效率的核心方法——时间复杂度。本书通过丰富的实例和理论,深入浅出地解释了如何计算、理解和优化算法的时间复杂度,助力读者掌握高效编程的关键技能。 算法的时间复杂度是指执行算法所需计算工作量的大小。它描述了随着输入规模的增长,运行时间或资源消耗的变化趋势。通过分析时间复杂度可以帮助我们评估不同算法在处理大规模数据集时的表现,并选择最优方案以提高程序效率和性能。
  • 基于MATLAB信号仿真
    优质
    本研究利用MATLAB平台对混沌信号的复杂性进行仿真分析,探讨了不同参数条件下混沌信号的特征及演变规律。 混沌信号复杂度的MATLAB仿真研究
  • 运用G-P中关联维
    优质
    本研究采用G-P算法深入探讨混沌系统的特性,着重于高效准确地计算关联维度,为复杂系统的研究提供新的视角和方法。 在混沌分析中使用G-P算法来计算关联维,并生成图形输出。
  • PCE_Example.zip_3GM_PCE示例__多项式扩展_多项式
    优质
    本文件为PCE(多项式混沌展开)示例程序,专注于处理复杂混沌系统的建模与分析。通过使用多项式扩展技术,该示例展示了如何有效地模拟和预测混沌现象的行为模式。 用于混沌多项式扩展的代码包含多个例子,其中一些较为复杂。这些示例深入浅出地介绍了相关概念和技术细节。
  • 利用遗传图像加密
    优质
    本研究结合遗传算法与混沌系统的特性,提出一种新型图像加密方法,旨在提高加密强度和抵抗攻击的能力。 图像加密是保障信息安全的重要技术,在确保数据传输的安全性方面具有关键作用。随着互联网的普及,数字图像传播变得愈发便捷,但这也带来了保护图像隐私的新挑战。传统的文本加密算法如RSA、ECC以及DES、AES等对称密钥系统虽广泛应用于数据安全领域,但在处理图像信息时显得力不从心。 针对这一问题,设计专门适用于大规模和高冗余度的图像加密技术尤为重要。这类技术不仅要确保加密后的图像在视觉上不可辨认,还需具备抵御暴力破解、统计分析及差分攻击的能力。遗传算法(GA)与混沌系统是当前研究领域内常用的两种工具:前者通过模拟自然选择过程优化参数组合;后者则利用其对初始条件的高度敏感性提供伪随机特性。 本项研究所提出的加密方案结合了遗传算法和分段线性混沌映射,采用扩散-替代架构。其中,GA用于寻找熵值最大、相邻像素相关系数最低且抗差分攻击能力最强的最优参数组合;而PWLCM负责实现图像中像素位置与数值的有效混淆。实验结果表明该方法拥有广阔的密钥空间,并能有效抵御各类常见安全威胁。 在具体应用上,较大的密钥空间是评估加密算法安全性的重要标准之一。此外,确保加密后的内容统计特性显著不同于原图以及降低相邻像素间的相关性也是提升抗攻击性能的关键因素。 遗传算法通过模拟自然界的进化过程来优化可能的参数与策略组合;而混沌系统则利用其对初始条件和内部状态的高度敏感性产生伪随机序列用于图像内容混淆。二者结合使用能够有效增强加密强度并改善整体表现效果,从而为数字图片在开放网络环境下的安全传输提供坚实保障。 总结而言,基于遗传算法及分段线性混沌映射的新型图像加密技术代表了一种将进化计算与非线性动力学相结合的新路径,在确保高安全性的同时还能有效应对多种潜在威胁。随着进一步的研究与发展,该方法有望在实际应用中展现出更高的性能和效率。
  • 映射.zip_MATLAB帐篷_tent映射_tent_岔图_tent映射
    优质
    本资源探讨MATLAB环境下帐篷(tent)映射的特性,包括其混沌行为和分岔图分析,深入研究tent映射在不同参数下的动态变化。 tent帐篷映射分岔图 Henon映射 matlab 运行可直接看图。