logistic映射自相关matlab代码

以下是Logistic映射自相关的MATLAB代码：

function x = logistic_map(r, x0, n)
% r: 控制参数
% x0: 初始值
% n: 迭代次数

x = zeros(1, n);
x(1) = x0;

for i = 2:n
    x(i) = r * x(i-1) * (1 - x(i-1));
end

end

这段代码定义了一个函数`logistic_map`，它接收三个输入参数：控制参数`r`、初始值`x0`和迭代次数`n`。函数通过迭代计算生成了一个指定长度的Logistic映射序列，并返回结果。

你可以调用这个函数来生成Logistic映射序列，示例如下：

r = 3.9;  % 控制参数
x0 = 0.4;  % 初始值
n = 100;  % 迭代次数

x = logistic_map(r, x0, n);

plot(x);

这段代码中，我们定义了控制参数`r`为3.9，初始值`x0`为0.4，迭代次数`n`为100。然后调用`logistic_map`函数生成Logistic映射序列，并使用`plot`函数将序列可视化。

请注意，这只是一种生成Logistic映射序列的方法，其中控制参数和初始值可以根据需求进行调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [matlab 三维Logistic混沌映射（3D Logistic chaotic map）](https://download.csdn.net/download/qq_43511222/86338539)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [改进型二维Logistic混沌映射（含MATLAB代码）](https://blog.csdn.net/weixin_46204734/article/details/125267244)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [基于Logistic混沌映射改进的麻雀搜索算法SSA优化BP神经网络回归预测MATLAB代码](https://download.csdn.net/download/qq_57971471/87812757)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]