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基于matlab的陈氏混沌同步控制
基于matlab的陈氏混沌同步控制
matlab
混沌同步控制
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基于matlab的陈氏混沌同步控制，代码简单，分析图有驱动图和控制图和误差图显示。
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基于Matlab_Simulink的混沌同步控制实验.pdf
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基于Matlab_Simulink的混沌同步控制实验.zip
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基于单变量单向驱动耦合的双蔡氏混沌电路同步保密通信系统matlab仿真模拟,含仿真操作录像
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1.版本：matlab2021a，包含仿真操作录像，操作录像使用windows media player播放。 2.领域：双蔡氏混沌电路同步保密通信系统 3.内容：基于单变量单向驱动耦合的双蔡氏混沌电路同步保密通信系统matlab仿真模拟。通过龙格-库塔算法求解两个蔡氏混沌系统，通过混沌遮掩方式把原文加密，形成加密后的发送信号： k0=func_drive(x,m0,m1,C1
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基于matlab的陈氏混沌系统仿真设计（可修改参数置换为蔡氏或者洛伦兹混沌系统）
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基于matlab的陈氏混沌系统仿真设计（可修改参数置换为蔡氏或者洛伦兹混沌系统），代码简单直观。
混沌同步程序matlab
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基于模糊神经网络的混沌系统同步控制，实现了具有随机事变参数的混沌同步，是研究不确定混沌系统同步的理想参考程序。
rossler混沌同步的MATLAB程序
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rossler混沌同步的MATLAB程序，倾力奉献！
混沌复洛伦兹系统反同步MATLAB实现
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在MATLAB上实现复洛伦兹系统的反同步控制，希望能有所帮助
混沌系统同步控制的代码
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混沌系统同步控制的代码，以蔡氏电路为基础。有PID的P控制，还有其他控制方法，至少有两种，时间太长忘掉了，记得住的都把代码的名称换成中文的了。
Matlab实现混沌系统的控制
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混沌是非线性系统所独有且广泛存在的一种非周期运动形式, 其覆盖面涉及到自然科学和社会科学的几乎每一个分支。1972年12月29日，美国麻省理工学院教授、混沌学开创人之一E.N.洛伦兹在美国科学发展学会第139次会议上发表了题为《蝴蝶效应》的论文，提出一个貌似荒谬的论断：在巴西一只蝴蝶翅膀的拍打能在美国得克萨斯州产生一个龙卷风，并由此提出了天气的不可准确预报性。为什么会出现这种情况呢？这是混沌在作怪
matlab混沌控制
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matlab混沌控制，也叫蝴蝶效应。直观权威的讲解 ，值得一看！
混沌同步控制
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基于反演自适应动态滑模的FitzHugh-Nagumo神经元混沌同步控制
混沌系统MATLAB仿真
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洛伦兹混沌时间序列matlab实现、吸引子等。
典型混沌系统的MATLAB仿真与实现
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简要介绍了三种典型的混沌系统：Logistic映射，Lorenz系统和Henon映射，利用Matlab软件，使用编程方法进行了仿真。
超混沌系统的同步仿真程序
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针对超混沌系统设计滑模自适应控制器，利用matlab进行仿真验证。
陈氏超混沌系统和Arnold变换
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图像加密陈氏超混沌系统和Arnold变换是经常要用到的代码
陈氏混沌系统的混沌同步 (2008年)
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针对陈氏混沌系统提出了两种新的混沌同步方案，主动控制同步和自适应控制同步，并设计了不同的控制器来实现驱动与响应系统的混沌同步。基于李亚普诺夫稳定性理论，当系统参数已知时采用主动控制方法，系统参数未知或不确定时采用自适应控制方法。仿真结果表明，该方案是可行的。
陈氏混沌系统的全局同步与自适应同步 (2007年)
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针对陈氏混沌系统提出了两种同步方案：全局同步和不确定参数的自适应同步．基于李亚普诺夫稳定性理论，研究了关于线性反馈耦合全局同步的一般性标准；对于参数未知或不确定的陈氏混沌系统，通过设计适当的控制器和参数自适应律，实现了两种陈氏混沌系统的自适应同步．仿真结果表明：两种同步均能实现陈氏混沌系统指数渐近同步，且同步效果良好，可应用于其他系列混沌系统．
陈氏混沌系统的稳定追踪控制
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<p>利用非线性反馈控制实现陈氏混沌系统在有界条件下对任意信号的追踪,根据系统结构特点选取合适的反馈方式,设计非线性控制律,并由Lyapunov直接方法证明误差信号渐近稳定于零且所有变量满足有界条件.数值研究结果表明,受控系统可对任意形式光滑参考信号(包括其他混沌系统的输出信号)进行追踪.该方法是一种物理可实现的稳定追踪控制方法,也可用于不同混沌系统之间的异结构同步.</p>
bmtx.rar_matlab 混沌同步_混沌 同步
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使用两个不同的混沌系统，数字信号的0和1映射不同的系统参数，利用两个系统的同步与否解码信号，实现数字信号传输。
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lorenz系统是所有混沌系统的奠基石，该程序通过龙格库塔法解出了lorenz系统的微分方程组，并打印出xz面相图
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驱动和响应混沌同步
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利用非对称非线性函数耦合混沌同步方法, 讨论了Chen 吸引子的混沌同步问题, 数值模拟分析初始值和耦合强度因子的选择对于实现混沌同步的影响.
分数阶chen混沌matlab程序
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分数阶chen混沌的matlab程序，采用预估-校正法编程，仿真效果很理想，与理论吻合。 分数阶chen混沌的matlab程序，采用预估-校正法编程，仿真效果很理想，与理论吻合。
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Matlab 基于BP神经网络的数据分类预测 BP分类
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1. Matlab实现BP神经网络的数据分类预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出（类别），数据分类预测 3. 评价指标包括：准确率 和 混淆矩阵 4. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 5. Excel数据，要求 Matlab 2018B及以上版本
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MATLAB代码，直接运行，可以换数据。
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ADRC控制器仿真 simulink 2017a版本
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