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更新部分 1、自適應(yīng)算法采用參考文獻(xiàn)[2]的NLMS算法，收斂速度更快，所需訓(xùn)練次數(shù)更少。 2、自適應(yīng)收斂步長(zhǎng)在(0,2)之間存在較優(yōu)取值，Lorenz序列為0.6。
標(biāo)簽： NLMS 更新 分 自適應(yīng)算法
上傳時(shí)間： 2013-12-25
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1、LargestLyapunov_example1.m 程序主文件1，直接運(yùn)行此文件即可 2、LargestLyapunov_example2.m 程序主文件2，直接運(yùn)行此文件即可 3、LorenzData.dll 產(chǎn)生 Lorenz 離散數(shù)據(jù) 4、PhaSpaRecon.m 相空間重構(gòu) 5、Lyapunov_luzhenbo.dll Lyapunov 計(jì)算主函數(shù) 6、lyapunov_buffer.dll Lyapunov 計(jì)算緩存
標(biāo)簽： LargestLyapunov_example 程序
上傳時(shí)間： 2013-12-13
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G-P算法計(jì)算關(guān)聯(lián)維的 Matlab 程序 (升級(jí)版，mex函數(shù)，超快) 作者：陸振波，海軍工程大學(xué) 歡迎同行來(lái)信交流與合作，更多文章與程序下載請(qǐng)?jiān)L問(wèn)我的個(gè)人主頁(yè) 電子郵件：luzhenbo@sina.com 個(gè)人主頁(yè)：luzhenbo.88uu.com.cn 更新部分： 引入限制短暫分離參數(shù)，使該參數(shù)大于序列平均周期時(shí)，去除了同一軌道前后點(diǎn)的關(guān)聯(lián)， 使 r 值較小時(shí)，ln r - ln C(r) 曲線接近線性 文件夾說(shuō)明： 1、GP_Algorithm_main.m - 程序主文件 2、LorenzData.dll - 產(chǎn)生Lorenz離散數(shù)據(jù) 3、normalize_1.m - 數(shù)據(jù)歸一化 4、CorrelationIntegral.dll - 計(jì)算關(guān)聯(lián)積分
上傳時(shí)間： 2013-12-14
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基于Volterra濾波器混沌時(shí)間序列多步預(yù)測(cè) 作者：陸振波，海軍工程大學(xué) 歡迎同行來(lái)信交流與合作，更多文章與程序下載請(qǐng)?jiān)L問(wèn)我的個(gè)人主頁(yè) 電子郵件：luzhenbo@sina.com 個(gè)人主頁(yè)：luzhenbo.88uu.com.cn 參考文獻(xiàn)： 1、張家樹(shù).混沌時(shí)間序列的Volterra自適應(yīng)預(yù)測(cè).物理學(xué)報(bào).2000.03 2、Scott C.Douglas, Teresa H.-Y. Meng, Normalized Data Nonlinearities for LMS Adaptation. IEEE Trans.Sign.Proc. Vol.42 1994 文件說(shuō)明： 1、original_MultiStepPred_main.m 程序主文件,直接運(yùn)行此文件即可 2、original_train.m 訓(xùn)練函數(shù) 3、original_test.m 測(cè)試函數(shù) 4、LorenzData.dll 產(chǎn)生Lorenz離散序列 5、normalize_1.m 歸一化 6、PhaSpaRecon.m 相空間重構(gòu) 7、PhaSpa2VoltCoef.dll 構(gòu)造 Volterra 自適應(yīng) FIR 濾波器的輸入信號(hào)矢量 Un 8、TrainTestSample_2.m 將特征矩陣前 train_num 個(gè)為訓(xùn)練樣本，其余為測(cè)試樣本 9、FIR_NLMS.dll NLMS自適應(yīng)算法
標(biāo)簽： Volterra 濾波器 混沌 時(shí)間序列
上傳時(shí)間： 2013-12-16
上傳用戶：talenthn
C-C方法及改進(jìn)的C-C方法重構(gòu)相空間的matlab程序 -------------------------------- 性能： 3000數(shù)據(jù)耗時(shí)3分鐘 -------------------------------- 參考文獻(xiàn)： 1、Nonlinear dynamics, delay times, and embedding windows.pdf 2、基于改進(jìn)的C-C方法的相空間重構(gòu)參數(shù)選擇4.pdf -------------------------------- 文件夾說(shuō)明： 1、C_C_Method_luzhenbo2.m - 程序主文件，直接運(yùn)行此文件即可! 2、LorenzData.dll - 產(chǎn)生Lorenz離散數(shù)據(jù) 3、DuffingData.dll - 產(chǎn)生Duffing離散數(shù)據(jù) 4、RosslerData.dll - 產(chǎn)生Rossler離散數(shù)據(jù) 5、ccFunction.dll - 計(jì)算S(m,N,r,t) - 原C-C方法中計(jì)算S(m,N,r,t)，改進(jìn)的C-C方法中計(jì)算S2(m,N,r,t) 6、ccFunction_luzhenbo.dll - 計(jì)算S(m,N,r,t) - 改進(jìn)的C-C方法中計(jì)算S1(m,N,r,t) -------------------------------- 致謝： 此稿本次修改的部分靈感來(lái)源于與研學(xué)論壇網(wǎng)友“張文鴿”和“yangfanboy”的討論，在此表示感謝!
上傳時(shí)間： 2015-06-08
上傳用戶：lo25643
假近鄰法(False Nearest Neighbor, FNN)計(jì)算嵌入維的Matlab程序 文件夾說(shuō)明： Main_FNN.m - 程序主函數(shù)，直接運(yùn)行此文件即可 LorenzData.dll - 產(chǎn)生Lorenz時(shí)間序列 PhaSpaRecon.m - 相空間重構(gòu) fnn_luzhenbo.dll - 假近鄰計(jì)算主函數(shù) SearchNN.dll - 近鄰點(diǎn)搜索 buffer_SearchNN_1.dll - 近鄰點(diǎn)搜索緩存1 buffer_SearchNN_2.dll - 近鄰點(diǎn)搜索緩存2 參考文獻(xiàn)： M.B.Kennel, R.Brown, H.D.I.Abarbanel. Determining embedding dimension for phase-space reconstruction using a geometrical construction[J]. Phys. Rev. A 1992,45:3403.
標(biāo)簽： Main_FNN Neighbor Nearest Matlab
上傳時(shí)間： 2013-12-10
上傳用戶：songnanhua
沒(méi)有采用短暫分離的方法的GP方法求關(guān)聯(lián)維 G-P算法計(jì)算關(guān)聯(lián)維的 Matlab 程序(mex版) 文件說(shuō)明： 1、GP_Algorithm_main.m - 程序主文件 2、LorenzData.dll - 產(chǎn)生Lorenz離散數(shù)據(jù) 3、normalize_1.m - 數(shù)據(jù)歸一化 4、correlation_interal.c - 計(jì)算關(guān)聯(lián)積分的源代碼文件 5. correlation_interal.dll-計(jì)算關(guān)聯(lián)積分的mex文件 沒(méi)有采用短暫分離的方法，該軟件的C語(yǔ)言源文件使用的是路振波提供的 關(guān)聯(lián)積分算法，在此說(shuō)明和表示感謝！ mex文件為matlab7.0版本，使用VC6.0的c語(yǔ)言編譯器編譯。
標(biāo)簽： GP_Algorithm_main LorenzDa Matlab G-P
上傳時(shí)間： 2013-12-22
上傳用戶：Thuan
fortran程序，數(shù)值計(jì)算，lorenz模型
上傳時(shí)間： 2014-01-14
上傳用戶：txfyddz
這個(gè)事幾個(gè)典型的混沌時(shí)間序列的生成程序，包括Rossler，Chen，Logistical，和Lorenz序列
上傳時(shí)間： 2014-01-18
上傳用戶：qwe1234
非線性動(dòng)力系統(tǒng)中分叉圖用來(lái)定性的表示系統(tǒng)行為的演化，本代碼中ode1.m定義了一個(gè)經(jīng)典的Lorenz系統(tǒng)，sode3.m對(duì)該系統(tǒng)計(jì)算并畫(huà)出了參數(shù)敏感區(qū)的分叉圖。
標(biāo)簽： 非線性 動(dòng)力系統(tǒng) 分
上傳時(shí)間： 2016-06-30
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