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MATLAB中的logistic映射代码

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简介:
本段代码展示了如何在MATLAB中实现和可视化Logistic映射,用于研究混沌理论及人口动态系统。通过调整参数观察系统的周期倍翻转至混沌状态的过程。 本段程序主要通过MATLAB实现对数字水印的加密,采用混沌算法中的logistic映射进行处理。

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  • MATLABlogistic
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    本段代码展示了如何在MATLAB中实现和可视化Logistic映射,用于研究混沌理论及人口动态系统。通过调整参数观察系统的周期倍翻转至混沌状态的过程。 本段程序主要通过MATLAB实现对数字水印的加密,采用混沌算法中的logistic映射进行处理。
  • Logistic
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    《Logistic映射的源代码》一书深入探讨了Logistic映射的基本原理及其实现方式,提供了丰富的编程示例和应用案例。 使用MATLAB实现Logistic映射有助于加深对混沌理论的理解。
  • LogisticMatlab实现
    优质
    本文介绍了如何使用MATLAB编程语言实现Logistic映射,并探讨了其在混沌理论中的应用和特性。 Logistic映射的MATLAB实现包含三个m文件,其中包括了正向的Logistic映射与反向的Logistic映射功能。这些资源可以结合理论知识一起学习使用,有助于更快地理解和掌握相关概念。
  • Matlab三维Logistic混沌(3D Logistic chaotic map)
    优质
    本文探讨了在MATLAB环境中实现和分析三维Logistic混沌映射的方法。通过构建该模型,我们深入研究了其复杂的动态行为及潜在应用价值。 三维Logistic混沌映射(3D Logistic chaotic map)的特征图展示了该模型的独特性质。三个混沌序列(An, Bn, Cn)形成的随机序列图进一步揭示了其复杂性和不可预测性。
  • Logistic、Tent、Hénon和KentMATLAB程序与图像
    优质
    本文介绍了使用MATLAB编程实现Logistic映射、Tent映射、Hénon映射及Kent映射的方法,并展示了这些混沌系统的动态图象。 包括logistic映射、tent映射、Henon映射以及Kent映射的Matlab程序及图像。
  • 伯努利、Circle、佳点集、Halton、Kent、Sobel、改良Tent、LogisticMATLAB
    优质
    本资源提供一系列伪随机数生成方法及其改进版本的MATLAB实现,包括伯努利过程、圆周分布、Halton与Kent序列采样、Sobel变换等,并附有佳点集构造及改良Tent与Logistic映射。 常见的种群初始化策略包括伯努利映射、Circle映射、佳点集、Halton映射、Kent映射、sobel序列映射、Tent映射、Logistic映射以及改进的Tent映射,这些构成了多种多样的初始化方法集合。对于学习MATLAB而言,以下是一些有用的建议: 1. 在开始使用MATLAB之前,请确保阅读官方提供的文档和教程,以便掌握其基本语法、变量及操作符等基础知识。 2. MATLAB支持包括数字、字符串、矩阵和结构体在内的各种数据类型。熟悉如何创建这些不同类型的数据,并学习它们的操作与处理方法是十分重要的。 3. 利用MATLAB官方网站上的示例和教程可以帮助你理解和应用不同的功能,通过跟随这些实例逐步练习可以加深对软件的理解。
  • 基于Logistic图像加密(MATLAB实现)
    优质
    本研究提出了一种利用Logistic映射进行图像加密的方法,并通过MATLAB实现了该算法。实验结果表明此方法具有良好的安全性和实用性。 本段落介绍了一种使用MATLAB实现的图像加密方法,该方法采用改进后的Logistic混沌系统进行加密,从而获得了更好的随机性和一致分布特性。
  • PMUCR.rar_MATLAB胞_PMUCR_MATLAB_胞MATLAB_胞
    优质
    本资源提供了一套详细的PMUCR(伪最小不确定混沌重建)在MATLAB环境下的胞映射实现方法与源码,适用于研究和学习混沌系统建模及分析。 基于胞参考映射点映射法的完整胞映射程序已经通过Duffing方程进行了验证。
  • 混沌初始化Logistic、Circle、Sine、siner和Cubic优化算法及MATLAB
    优质
    本研究提出了一种基于混沌理论的初始化方法来改进Logistic、Circle、Sine、siner和Cubic等五类映射优化算法,并提供了相应的MATLAB实现代码。 版本:MATLAB 2014/2019a/2021a,包含运行结果。 领域涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机仿真以及图像处理等众多方面,并涉及无人机路径规划等多种应用的Matlab仿真。更多内容可通过博主头像查看相关文章和博客。 适合人群:本科及硕士研究生科研学习使用 开发者简介:热爱科研工作的MATLAB仿真专家,致力于技术与个人修养并重的发展,在MATLAB项目开发领域有着丰富的经验和技术积累。 研究方向包括但不限于: 1. 智能优化算法及其应用 - 改进智能优化算法(单目标和多目标) - 生产调度:装配线、车间、生产线平衡及水库梯度调度等 2. 路径规划问题 - 旅行商问题(TSP, TSPTW)研究 - 各类车辆路径规划(VRP, VRPTW, CVRP)探究 - 多式联运与无人机结合配送的研究 3. 物流及仓储优化: - 背包问题、物流选址和货位优化等课题探索 4. 电力系统优化研究 - 微电网、配电网的系统优化,包括有序充电、储能双层调度等方面的研究工作。 5. 神经网络预测与分类技术应用 包括BP, LSSVM, SVM, CNN, ELM等在内的多种神经网络模型在回归和时序预测中的使用案例展示 6. 图像处理算法研究: - 车牌、交通标志识别(新能源车辆及复杂环境下的车牌)、发票、身份证件与银行卡的图像识别 - 人脸表情分类,病灶检测以及花朵药材水果蔬菜等对象的图像辨识技术应用实例分享 7. 其他领域如信号处理算法研究和元胞自动机仿真等。 以上内容旨在为科研学习者提供一个全面了解MATLAB在不同领域的实际应用场景和技术实现细节的机会。
  • MATLAB纹理
    优质
    简介:本教程介绍在MATLAB中实现纹理映射的技术和方法,包括如何加载、应用及操作图像纹理于3D模型表面,以增强视觉效果。 本代码主要利用MATLAB工具实现纹理映射功能,简洁明了,便于理解。