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混沌Kolmogorov熵计算程序 K entropy.rar

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简介：
K entropy.rar是一款用于计算混沌系统中Kolmogorov熵的软件工具包。通过本程序可以有效分析和研究复杂动力系统的随机性和不可预测性，帮助科研人员深入理解非线性科学领域的核心概念。 关于混沌Kolmogorov熵的计算程序，在前人工作的基础上自己编写完成。已经使用了多个混沌时间序列的K熵计算。(On chaotic Kolmogorov entropy calculation procedure, based on predecessors work have written. Has been used a lot of chaotic time series K entropy calculations.)文件列表：correlation_interal.dll lianxi.m normalize_1.m

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  • 混沌Kolmogorov熵计算程序 K entropy.rar
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  • 常见熵值计算的MATLAB程序包Entropy.rar
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    Entropy.rar 是一个包含多种常用熵值计算方法的MATLAB程序包。此资源提供了便捷的数据分析工具，适用于研究和教育场景中信息论、统计学及信号处理等领域的需求。 常见的熵值计算的MATLAB程序包括统计样本熵、模糊熵、排列熵、多尺度熵及层次熵等功能。以下是相关的文件列表：MultiscaleWeightPermutationEntropy.m, PermutationEntropy.m, SampleEntropy.m, WeightPermutationEntropy.m, HierarchicalEntropy.m, HierFE.m, HierPE.m, HierSE.m, MultiscaleFuzzyEntropy.m, MultiscalePermutationEntropy.m 和 MultiscaleSampleEntropy.m。
  • 同步计算关联维与Kolmogorov熵
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    本研究探讨了同步计算中关联维和Kolmogorov熵之间的关系，提出了新的算法来更准确地评估复杂系统中的混沌特性。 同时计算时间序列的关联维数及Kolmogorov熵。
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  • logisticpwm0526_logistic混沌序列生成_混沌_SIMULINK_
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    本项目利用Logistic映射在SIMULINK中构建PWM波形的混沌序列生成器，旨在探索混沌理论在脉宽调制信号中的应用与优化。 利用Logistic混沌的Simulink模型可以生成高质量的混沌序列。
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    本程序利用混沌理论中的典型映射模型，生成具有混沌特性的序列数据。适用于密码学、图像加密等领域研究与应用开发。 混沌映射的MATLAB仿真程序包括帐篷映射等各种类型的映射。
  • 奇异熵计算工具.rar_sincerdk_奇异熵_奇异熵计算程序_熵
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    本资源为“奇异熵计算工具”，由sincerdk开发。该工具旨在便捷地进行奇异熵数值计算，适用于研究与工程应用，助力复杂系统分析和信息理论探究。 非常好用的计算奇异熵程序，分为主程序和子程序。
  • ChaoticSS.rar_混沌扩散谱_扩频序列_混沌序列扩频_混
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    ChaoticSS.rar提供了一种基于混沌扩散谱技术的新型扩频通信方案，利用混沌序列实现高效、安全的数据传输。 生成常见的混沌映射用于设计混沌扩频码，并应用比特量化、门限量化及模2量化三种方法进行处理。重点分析其相关性能，包括自相关与互相关的计算并绘制相应的图像。此外，还需计算序列的游程和平衡度。
  • C-C算法计算时间Tau.rar_C-C方法_Matlab_功率预测_混沌C-C算法_混沌序列
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    本资源提供基于Matlab实现的C-C混沌算法代码，用于生成混沌序列并应用于功率预测中的时间参数Tau计算。适合研究电力系统短期负荷预测和混沌理论应用的研究者参考使用。 在风能领域内，准确预测风电功率对于电力系统的稳定运行至关重要。C-C算法（全称为Cao-Chen算法）是一种处理混沌时间序列的有效方法，在风电功率预测中具有特别的应用价值。 资料包“c-c算法计算时间tau.rar”包含使用MATLAB实现的C-C方法，用于计算混沌时间序列中的τ时间，从而进行风电功率预测。该方法基于混沌理论这一非线性动力学分析工具。在混沌系统中，即使是最微小的初始条件差异也会导致最终结果的巨大变化，这种现象被称为分岔或敏感依赖于初态。τ时间则可以描述这种差异出现的速度，并衡量了不同点之间相空间距离增长速率的重要参数。 MATLAB作为一个强大的数值计算和可视化环境，是实现C-C算法的理想平台。通过它进行风电功率数据的预处理、特征提取、模型建立以及τ时间的计算，我们可以更精确地分析混沌系统的特性并预测未来的风力发电情况。 在压缩包中可能包含以下步骤的相关脚本或函数文件： 1. 数据预处理：清洗和格式化原始的数据以适应C-C算法的需求。 2. 特征提取：从数据中抽取关键特征如Lyapunov指数、互信息等，这些能够反映系统的混沌特性。 3. τ时间计算：通过迭代比较不同时间点上的相空间距离来确定τ时间，并可能涉及自相似性分析和嵌入维数的确认。 4. 功率预测模型构建：利用得到的τ时间作为特征建立预测模型，例如支持向量机、神经网络或灰色模型等。 5. 预测与验证：应用所建模型进行风电功率预测，并通过对比实际数据评估其准确性。 混沌C-C算法的优势在于它能够捕捉到风力发电中的非线性和复杂性，从而提高预测的精确度。这种方法对微小变化敏感的特点使其在短期和中短期风电功率预测方面尤为有效。 该压缩包为研究者及工程师提供了一个实用工具来理解和应用C-C算法进行风电功率预测，并有助于改进优化模型以适应不断变化的需求条件。