目的对一个电力系统的非线性四阶典型模型进行非线性分析,诊断其是否处于混沌运行状态。方法分别采用相图法得出系统运行的时序图、相图和采用庞加莱截面法得出系统的庞加莱截面图,进行定性分析;采用李雅普诺夫指数法,求出系统的最大李雅普诺夫指数,采用G-P算法求出关联维数,进行定量分析。结果仿真的时序图中出现无规则振荡,相轨迹为固定区域内的貌似随机状态,庞加莱截面上映射出一群复杂的点集,最大李雅普诺夫指数大于零,关联维数是分数。结论定性和定量分析的结果符合混沌系统的运行特点,该电力系统出现了混沌运行状态。

将图像数据矩阵视为普通数据流,利用混沌动力学的特性生成定长的混沌二值序列作为密钥对该数据流进行加密,提出了基于混沌系统的独立密钥DES数字图像加密算法。该算法安全性高,实验结果令人满意。

针对单纯使用Arnold变换（猫映射）进行图像加密密钥空间小的问题，基于斜帐篷混沌映射和Arnold变换提出一种新的图像加密算法。算法根据明文生成密钥，然后利用斜帐篷混沌映射和Arnold变换对图像进行加密。该算法引入混沌映射大大增加了密钥空间，使密文随机性和抗攻击性更强，确保了加密后的密文更安全。实验表明，该算法可以对图像进行有效加密，可以有效防止针对加密图像的各类攻击。

传统基于低维混沌系统的图像加密算法往往具有密钥空间较小、安全性较差的问题。针对这些问题，首先提出了一类新的平衡点不稳定的四维离散混沌系统，通过数值仿真对该类系统进行了动力学行为分析，正的Lyapunov指数的个数可以达到三个。同时并基于该类混沌系统设计了一个新的图像加密方案，并进一步对明密文的分布直方图、相关系数、信息熵以及加密方案对参数的敏感性进行了分析。分析结果表明，该加密方案抵抗外来攻击的能力强，密钥空间可达2996，具有较高的安全性。

matlab三维动态心形代码 奇怪的吸引子 在P. Ramsden博士的指导下，开发了MATLAB代码以在伦敦帝国学院进行计算动力系统的本科研究项目。 （2017年夏季）。 Project尝试并成功找到了准周期驱动Duffing振荡器中存在非混沌，奇异吸引子的证据。 能力总结 解决准周期驱动的Duffing振荡器（实际上可以适应几乎任何相似的ODE） 查找振荡器解决方案的频谱 通过Lyapunov指数确定具有特定参数集的系统是否混乱 通过在2维和3维（2个空间和1个颞侧）中进行Poincare切片来创建（估计）吸引子 用3种不同且有用的方法来计算此类吸引子的分形维数。 要求和安装 Matlab 2017a或更高版本（较旧的版本可能会起作用，请检查其有关“唯一”之类的功能的文档，尤其是有关逻辑数组的文档） 只需通过Mathworks安装Matlab 将所有.m文件分叉并将​​其克隆到您的MATLAB工作目录中，甚至更好地克隆到您的Matlab中 或者，您可以通过Internet浏览器使用，这不是理想的但可用的。 在这种情况下，必须使用Matlab驱动器 （注意：Matlab不是开源的，因

提出一种基于单图像局部置乱和动态反馈的混沌图像加密算法。首先，提出一种单图像局部置乱算法。其次，在扩散阶段，采用一种基于动态反馈的扩散策略来改变置乱后图像中的像素值，通过动态反馈来改善图像的加密效果。最后，实验结果表明，与3种经典的算法相比，提出的算法大大缩短了加密时间；并且只通过一次加密，其像素变化率和归一化平均变化强度值都可接近99.6%和33.4%，进一步证明了提出的算法具有良好的抵抗差分攻击的能力。

针对一些基于混沌的图像加密算法中存在密钥与明文不相关, 混沌序列存在周期性等问题, 提出新的加密方案. 首先基于明文图像和哈希函数SHA-384产生Lorenz混沌系统的初值, 控制混沌系统产生混沌序列, 然后引入人工神经网络对混沌序列进行训练以消除其混沌周期性, 输出新的序列. 使用新的序列对明文图像进行置乱和扩散操作, 完成加密. 实验结果表明, 该算法提高了密文的安全性, 增大了密钥空间, 同时能抵抗各种攻击方式.

【程序老媛出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：基于matlab的混沌优化 源码.zip 资源类型：程序源代码 源码说明： 基于matlab的混沌优化 源码 包含完整源码和注释 非常适合借鉴学习 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

1、绘制混沌奇异吸引子 2、C-C方法计算时间延迟和嵌入维数 3、饱和关联维数G-P方法计算嵌入维数 4、计算Lyapunov指数 5、改进的基于最大Lyapunov指数的预测方法

OpenCV和MFC的超混沌图像加密