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搜索资源 - kolmogorov entropy
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关于非线性时间序列中同时计算关联维和Kolmogorov熵的程序,-on nonlinear time series simultaneously calculate the correlation dimension and Kolmogorov entropy procedures,
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1、该工具箱包括了混沌时间序列分析与预测的常用方法,有:
(1)产生混沌时间序列(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
Duffin
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求K熵(Kolmogorov Entropy)
GP算法 - \KolmogorovEntropy_GP\Main_KolmogorovEntropy_GP.m
STB算法 - \KolmogorovEntropy_STB\Main_KolmogorovEntropy_STB.m-For K-entropy (Kolmogorov Entropy) GP algorithm- \ KolmogorovEntropy_GP \ Main_KolmogorovEntropy_GP.m STB
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ApEn(近似熵)方法是测度熵的一种替代算
法,简单可靠,值得深入研究.
-.The correlation dimension obtained from this
method is optimal and the stable estimation of the Kolmogorov entropy is also obtained.
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1928年, George D. Birkhoff提出了著名的美学度量公式measure = order/complexity.但是order和complexity具体如何计算并没有给出。本文在Shannon信息论的基础上,提出了基于Shannon entropy和kolmogorov complexity的美学度量。作者认为他们“on a promising track with a sound theoretical basis, which not only extends but wil
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计算信号的Kolmogorov熵, 计算信号的Kolmogorov熵,计算信号的Kolmogorov熵-computing Kolmogorov entropy of signal
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判断序列是否为混沌序列的kolmogorov熵值和李雅普诺夫指数计算-Determine whether a sequence is the Kolmogorov entropy of chaotic sequence and calculation of Lyapunov exponent
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求混沌时间序列K熵(Kolmogorov Entropy)STB算法-Seeking chaotic time series K entropy (Kolmogorov Entropy) STB algorithm
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用C语言编制的代码,同时计算关联维数和K熵-C language code, while computing correlation dimension and K entropy
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用于计算混沌分析中的柯尔莫哥洛夫熵的STB算法-for compute the Kolmogorov entropy
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混沌时间序列Matlab源程序,包含时间序列的时间延迟计算,关联积分计算,相空间重构,时间序列分解,Heaviside函数的计算,延迟时间和时间窗口计算,混沌吸引子关联维计算,重构相空间进行K_L变换,混沌吸引子关联维计算,Hurst指数分析,关联维和Kolmogorov熵计算,FFT计算序列平均周期,最大lyapunov指数计算,利用互信息法求时间延迟,混沌和噪声识别的源程序。-Matlab chaotic time series source, time includes the time
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柯尔莫哥洛夫熵(Kolmogorov熵,以下简称K熵)是刻划混沌系统的一个重要的量。在不同类型的动力学系统中,K熵的数值是不同的。本程序可以计算kolmogorov熵(Kolmogorov entropy (hereinafter referred to as K entropy) is an important quantity for describing chaotic systems. In different types of dynamical systems, the K entr
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