基于matlab的四种映射生成的混沌序列

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1、clear;clc;n=128;%序列长度w=20;%chebyshev的分形参数u=4;%logistic的分形参数a=2;%改进型logistic的分形参数b=0.3;%Tent的分形参数x(1)=0.32;%初值y(1)=0.32;z(1)=0.32;p(1)=0.32;%以上所给的初值和分形参数满足各自的混沌条件fori=1:nx(i+1)=cos(w*acos(x(i)));%chebyshev的映射关系endfori=1:n%对序列进行2值量化ifx(i)>=0x(i)=1;elsex(i)=-1;endendfori=1:ny(i+1)=u*y(i)*(1-y(i))

2、;%logistic的映射关系endfori=1:nify(i)>=0.5y(i)=1;elsey(i)=-1;endendfori=1:nz(i+1)=1-a*z(i)^2;%改进型logistic的映射关系endfori=1:nifz(i)>=0z(i)=1;elsez(i)=-1;endendfori=1:nif(p(i)>0&p(i)=0.5p(i)=1;elsep(i)=-1;endendsubplot(2,2,1);p

3、lot(x,'r');title('量化的二值chebyshev序列');axis([0125-1.51.5]);subplot(2,2,2);plot(y,'g');title('量化的二值logistic序列');axis([0125-1.51.5]);subplot(2,2,3);plot(z,'b');title('量化的二值改进型logistic序列');axis([0125-1.51.5]);subplot(2,2,4);plot(p,'y');title('量化的二值Tent序列');axis([0125-1.51.5]);相关性分析Rx=xcorr(x,'biase

4、d');Ry=xcorr(y,'biased');Rz=xcorr(z,'biased');Rp=xcorr(p,'biased');%求互相关函数Rxy=xcorr(x,y,'biased');%chebyshev与logistic的互相关Rxp=xcorr(x,p,'biased');%chebyshev与tent的互相关Rxz=xcorr(x,z,'biased');%chebyshev与改进型logistic序列的互相关Ryz=xcorr(y,z,'biased');%logistic序列与改进型logistic序列的互相关subplot(2,2,1);plot(Rx,'r

5、');title('chebyshev序列的自相关函数');subplot(2,2,2);plot(Ry,'g');title('logistic序列的自相关函数');subplot(2,2,3);plot(Rz,'b');title('改进型logistic序列的自相关函数');subplot(2,2,4);plot(Rp,'y');title('Tent序列的自相关函数');figure;subplot(2,2,1);plot(Rxy,'r');title('chebyshev序列与logistic的互相关函数');subplot(2,2,2);plot(Ryz,'g');ti

6、tle('logistic序列与改进型logistic的互相关函数');subplot(2,2,3);plot(Rxz,'b');title('chebyshev与改进型logistic序列的互相关函数');subplot(2,2,4);plot(Rxp,'y');title('chebyshev与Tent序列的互相关函数');