matlab混沌指数的计算
时间: 2023-11-03 08:29:51 浏览: 45
计算混沌指数需要先获取混沌时间序列,然后通过对时间序列进行一系列的计算,最终求得混沌指数。
以下是一个用 MATLAB 计算混沌指数的示例代码:
```matlab
% 生成混沌时间序列
x0 = 0.1; % 初始值
r = 4; % 控制参数
N = 1000; % 时间序列长度
x = zeros(1, N);
x(1) = x0;
for i = 2:N
x(i) = r * x(i-1) * (1 - x(i-1));
end
% 计算混沌指数
m = 10; % 嵌入维数
tau = 1; % 采样间隔
n = N - (m - 1) * tau; % 重构后的时间序列长度
X = zeros(m, n);
for i = 1:m
X(i, :) = x((i-1)*tau+1:i*tau+n-1);
end
D = zeros(1, m-1);
for i = 1:m-1
for j = i+1:m
D(i) = D(i) + sqrt(sum((X(i,:)-X(j,:)).^2)) / n;
end
D(i) = D(i) / (m - i);
end
lambda = polyfit(log(1:m-1), log(D), 1);
disp(['混沌指数为:', num2str(lambda(1))]);
```
该代码首先生成一个混沌时间序列,然后对该时间序列进行重构,计算每个嵌入维数下的平均距离,最后通过线性回归求得混沌指数。其中,m 和 tau 分别为嵌入维数和采样间隔,可以根据实际需求进行调整。