二维混沌映射样本熵matlab代码

二维混沌映射通常指的是像Lozi映射这样的经典混沌系统，其在MATLAB中可以使用内置函数或自定义算法生成样本熵。样本熵是一种复杂性度量，用于分析时间序列数据的无序性和随机性。

以下是使用` RosensteinShannon` 函数计算Lozi映射样本熵的一个简单示例：

% 导入所需的包
if ~isToolboxInstalled('TSP')
    error('Time Series Toolbox required for this code.');
end

% 初始化Lozi参数
a = 0.9; % 映射参数
b = 0.7; % 映射参数

% 生成Lozi地图的时间序列
t = linspace(0, 4 * pi, 1000); % 时间范围
x = a * cos(t) + b; % Lozi方程

% 应用Rosenstein-Shannon样本熵计算
window_size = 20; % 窗口大小
delay = 1; % 延迟步长
max_length = length(x) - window_size; % 最大长度
entropy = zeros(1, max_length);

for i = 2:max_length
    segment = x(i:i+window_size-1);
    entropy(i) = rsa(segment, delay); % 使用RSA函数计算熵
end

% 可能需要安装额外工具箱
% rsa = @rosenstein_shannon; % 如果没有rsa函数，需要自定义这个函数
% entropy = rsa(x, window_size, delay);

% 结果展示
figure;
plot(entropy);
xlabel('时间步长');
ylabel('样本熵');
title(['Lozi Map Sample Entropy (Window Size = ' num2str(window_size) ', Delay = ' num2str(delay) ')']);

%