duffing方程的混沌時(shí)序相空間重構(gòu)程序
標(biāo)簽： duffing 方程 混沌 時(shí)序
上傳時(shí)間： 2013-12-21
上傳用戶：星仔
非線性動(dòng)力學(xué)中l(wèi)yapunov、duffing等方程的求解，詳細(xì)Matlab程序
標(biāo)簽： lyapunov duffing 非線性 動(dòng)力學(xué)
上傳時(shí)間： 2014-01-02
上傳用戶：sammi
duffing實(shí)例解釋比較詳細(xì)，包含頻域、時(shí)域、分岔、相圖、龐加萊截面
標(biāo)簽： duffing 方程 龐加萊截面圖 分岔圖
上傳時(shí)間： 2019-06-04
上傳用戶：hls11
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
該軟件用于研究周期信號(hào)的混沌檢測(cè)，通過(guò)duffing方程，檢測(cè)極微弱信號(hào)，非常有用。
標(biāo)簽： 軟件 周期信號(hào) 混沌 檢測(cè)
上傳時(shí)間： 2015-07-02
上傳用戶：h886166
利用混沌振子檢測(cè)微弱正弦信號(hào)，以duffing系統(tǒng)為例，采用的梯形積分積分求取微分方程
標(biāo)簽： 混沌振子 檢測(cè) 正弦信號(hào)
上傳時(shí)間： 2013-12-14
上傳用戶：shizhanincc
1、該工具箱包括了混沌時(shí)間序列分析與預(yù)測(cè)的常用方法,有: (1)產(chǎn)生混沌時(shí)間序列(chaotic time series) Logistic映射 - \ChaosAttractors\Main_Logistic.m Henon映射 - \ChaosAttractors\Main_Henon.m Lorenz吸引子 - \ChaosAttractors\Main_Lorenz.m duffing吸引子 - \ChaosAttractors\Main_duffing.m duffing2吸引子 - \ChaosAttractors\Main_duffing2.m Rossler吸引子 -
標(biāo)簽： matlab，GP，分維
上傳時(shí)間： 2015-03-02
上傳用戶：吳相澎peng
【摘要】首先，文中指出一般對(duì)于“微弱信號(hào)”的理解有兩個(gè)方面的含義以及微弱信號(hào)檢測(cè)技術(shù)的應(yīng)用，提到了微弱信號(hào)檢測(cè)技術(shù)的首要任務(wù)是提高信噪比。文章介紹了一些傳統(tǒng)微弱量的檢測(cè)方法，詳細(xì)介紹了基于duffing振子的混沌弱信號(hào)檢測(cè)方法。利用統(tǒng)計(jì)信號(hào)檢測(cè)的理論對(duì)混沌檢測(cè)系統(tǒng)的虛警概率、檢測(cè)概率和檢測(cè)信噪比進(jìn)行分析，進(jìn)而利用上述特性研究了混沌弱信號(hào)幅度的估計(jì)方法；本文還講述了Lyapunov指數(shù)的統(tǒng)計(jì)特性與弱信號(hào)檢測(cè)和估計(jì)之間的關(guān)系。【關(guān)鍵字】微弱信號(hào) 非線性 duffing振子 信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)1.1引言這些天在網(wǎng)上搜集了一些關(guān)于用非線性系統(tǒng)進(jìn)行微弱信號(hào)檢測(cè)的一些資料，讀了幾遍之后也若有所思。最初看的是基于非線性系統(tǒng)的微弱通信信號(hào)檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)研究的項(xiàng)目計(jì)劃申報(bào)書，老實(shí)說(shuō)，讀第一遍時(shí)很多都是云里霧里，由于每天讀幾頁(yè)斷斷續(xù)續(xù)加上以前本科沒(méi)有接觸過(guò)這方面的內(nèi)容導(dǎo)致第一遍讀下來(lái)在腦海中并沒(méi)有形成整體的輪廓，但強(qiáng)烈的求知欲和好奇心讓我又讀了第二遍，接著看了混沌振子檢測(cè)引論，這才對(duì)非線性系統(tǒng)進(jìn)行微弱信號(hào)的檢測(cè)有了初步的認(rèn)識(shí)。
標(biāo)簽： 微弱信號(hào)檢測(cè)
上傳時(shí)間： 2022-06-19
上傳用戶：xsr1983
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