如何在MATLAB中使用'lyapunov'函数计算混沌系统的李雅普诺夫指数？请结合提供的辅助资料给出详细的步骤和解释。

在混沌系统的分析中，李雅普诺夫指数是衡量系统动态行为的一个关键指标。为了计算混沌系统的李雅普诺夫指数，我们可以利用MATLAB中的'lyapunov'函数。以下是使用'lyapunov'函数计算混沌系统李雅普诺夫指数的步骤和解释：

参考资源链接：[MATLAB实现的任意维混沌系统李雅普诺夫指数谱计算](https://wenku.csdn.net/doc/15ksw0u9rr?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，确保你已经熟悉了混沌系统的动态方程，并且能够将其表示为适当的ODE形式。其次，你需要定义一个函数（rhs_ext_fcn），它将包含原始动态方程以及线性化的额外方程。

1. 定义混沌系统的动态方程：
在MATLAB中编写函数，该函数能够接受时间t和状态向量y作为输入，并返回对应于你的混沌系统的导数向量。例如，如果你有一个二维系统，你需要返回两个导数，分别对应于系统的两个状态变量。

2. 确定函数参数：
在'lyapunov'函数的调用中，你需要设置系统的维度n、ODE积分器函数（如ode45）、初始时间tstart、终止时间tend以及初始状态向量ystart。参数ioutp用于控制是否输出中间结果。

3. 调用'lyapunov'函数：
使用定义好的动态方程函数、积分器、时间参数以及初始状态向量，调用'lyapunov'函数计算李雅普诺夫指数。例如：

n = 2; % 系统的维度
rhs_ext_fcn = @your_chaotic_system; % 你的混沌系统的动态方程函数句柄
tstart = 0; % 初始时间
tend = 100; % 终止时间
ystart = [0.1; 0.1]; % 初始状态向量
stept = 0.01; % 时间步长
ioutp = 1; % 输出控制参数
[lyapunov_exponents, final_orthogonal_matrix] = lyapunov(n, rhs_ext_fcn, @ode45, tstart, stept, tend, ystart, ioutp);

4. 分析结果：
'lyapunov'函数将返回一个向量，包含了计算出的李雅普诺夫指数。正指数表明系统是混沌的，因为它们指示了系统对初始条件的敏感依赖。负指数通常与稳定状态或周期轨道相关。

5. 调整和优化：
根据需要，你可能要调整初始条件、时间范围或时间步长来获得更准确或更详细的李雅普诺夫指数谱。

结合提供的辅助资料《MATLAB实现的任意维混沌系统李雅普诺夫指数谱计算》，你将能够更深入地理解'lyapunov'函数的工作原理以及如何在实际的混沌系统分析中应用它。这份资料详细介绍了该函数的算法原理、输入参数和使用场景，为用户提供了全面的理论和操作支持。当你完成了本次实践操作后，为了进一步提高你的分析能力和知识深度，建议深入研究这份资料，它将帮助你在混沌理论和动态系统分析方面迈出更大的步伐。

参考资源链接：[MATLAB实现的任意维混沌系统李雅普诺夫指数谱计算](https://wenku.csdn.net/doc/15ksw0u9rr?spm=1055.2569.3001.10343)