研究了一种基于三维Baker映射与复合混沌序列的图像加密新算法，该算法选用三种混沌序列，即一维无限折叠映射、二维Henon映射和一维Logistic映射对原图像进行位置置乱与像素值扩散处理。在置乱过程中运用一个判决条件来决定两种置乱方法的使用顺序，比使用同一个混沌系统多次置乱更加理想。仿真实验表明，算法具有较强的加密效果和安全性。

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Matlab中混沌序列的仿真演示程序lorenzrosslerlogisticchen-chaos.rar 如题，四个混沌序列的仿真演示程序（lorenz, rossler, logistic ,chen )， 可以作为学习和演示。 结果： Figure91.jpg Figure86.jpg Figure87.jpg Figure92.jpg

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加密是保证机密信息安全的重要手段。设计了一种基于混沌序列的加密算法：以非线性动力系统的logistic映射为模型，采用两个初值不同的混沌序列，由他们分别产生二值序列的奇数位与偶数位，再与数值图像进行异或操作，实现了对图像的快速加密。实验验证该算法实现简单，安全性高，有较强的抗攻击能力，具有良好的加密效果。

针对标准飞蛾扑火优化算法存在的易陷入局部最优陷阱、全局寻优能力不足的问题，借鉴混沌序列、模拟退火算法和遗传算法，提出Tent混沌和模拟退火改进的飞蛾扑火优化算法。首先，通过Tent混沌序列初始化种群，增加种群多样性；然后对当前最优解增加扰动产生新解，并与当前最优解按比例杂交相加，根据模拟退火算法中的Metropolis准则判断是否接受杂交后的新解，最终获得最优解。分别使用复杂高维基准函数和航迹规划问题测试算法性能。其中，6个复杂基准函数寻优测试结果表明，对于10维基准函数，该算法经过约0.25秒收敛到最优值；对于50维基准函数，该算法经过约0.5秒收敛到最优值。与标准飞蛾扑火优化算法和其它智能优化算法相比，该算法能够有效跳出局部最优解，寻优精度更高，收敛速度更快。航迹规划仿真表明，对有4个禁飞区和2个威胁源的空域环境，该算法经过大约100次迭代可以得到最优航迹，与标准飞蛾扑火优化算法相比精度更高，具有实际应用价值。因此，该算法具有更好的寻优性能。

利用混沌系统产生的序列，经过一系列简单处理，结果作为S盒部分密钥，从而保障S盒相对安全性，进而在保障加密码算法的基础上，提高运算效率。

[xn, dn, xn_cols] = PhaSpaRecon(s, tau, m) 输入参数： s 混沌序列(列向量) tau 重构时延 m 重构维数 T 直接预测步数 输出参数： xn 相空间中的点序列(每一列为一个点) dn 一步预测的目标(行向量)

陆振波老师工具箱，包括求时间延迟、嵌入维数、关联维、K熵、最大李雅普诺夫指数、盒子维等

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