基于强度统计算法的混沌序列复杂度分析

为了分析混沌序列的复杂度,文中采用强度统计复杂度算法分别对离散混沌系统(TD-ERCS)和连续混沌系统(简化Lorenz系统)进行复杂度分析,计算了混沌序列随参数变化的复杂度,分析了连续混沌系统产生的伪随机序列分别进行m序列和混沌伪随机序列扰动后的复杂度.研究表明,强度统计复杂度算法是一种有效的复杂度分析方法,离散混沌序列复杂度大于连续混沌序列复杂度,但对连续混沌系统的伪随机序列进行m序列和混沌伪随机序列扰动后可大大增加复杂度,为混沌序列在信息加密中的应用提供了理论依据. 关键词： 强度统计复杂度算法 TD-ERCS系统 简化Lorenz系统 序列扰动     

基于复杂度的自适应门限弱小目标检测方法

针对红外弱小目标检测问题,提出了一种基于图像复杂度的自适应门限目标检测方法.讨论了天空中四类不同区域的图像信息熵.图像信息熵虽然较好地表达了图像的平均信息量,但对图像的突变点不敏感.将它改进得到图像方差加权信息熵,其较好地反映了图像的复杂度特征.将图像方差加权信息熵作为图像复杂度的定量描述,用两种特定的分析模板对图像复杂度进行分析.在目标区域中,两种分析模板得到的复杂度差异较大,而非目标区域的两种复杂度则基本没有差异.算法获取两种分析模板下的复杂度图像,再对两种复杂度图像做差,得到复杂度差值图像.对差值图像建立指数模型得到自适应分割门限完成目标检测.实验结果表明,该方法对低信杂比的红外云层背景弱小目标图像具有良好的检测效果.     

基于复杂度的自适应门限弱小目标检测方法

针对红外弱小目标检测问题,提出了一种基于图像复杂度的自适应门限目标检测方法.讨论了天空中四类不同区域的图像信息熵.图像信息熵虽然较好地表达了图像的平均信息量,但对图像的突变点不敏感.将它改进得到图像方差加权信息熵,其较好地反映了图像的复杂度特征.将图像方差加权信息熵作为图像复杂度的定量描述,用两种特定的分析模板对图像复杂度进行分析.在目标区域中,两种分析模板得到的复杂度差异较大,而非目标区域的两种复杂度则基本没有差异.算法获取两种分析模板下的复杂度图像,再对两种复杂度图像做差,得到复杂度差值图像.对差值图像建立指数模型得到自适应分割门限完成目标检测.实验结果表明,该方法对低信杂比的红外云层背景弱小目标图像具有良好的检测效果.     

基于复杂度分析logistic映射和Lorenz模型的研究

采用三次粗粒化方法得到了logistic映射和Lorenz模型的符号序列，运用动态非线性时间序 列分析方法——Lemper-Ziv复杂度，分别对两组符号序列进行了对比分析.对于logistic映 射，其复杂度反映了时间序列的演化；Lorenz模型三个分量的复杂度序列都具有混沌性质， 即由许多振幅非常接近而长度完全不同的循环所组成，反映了Lorenz模型内在的准周期特性 .进一步研究发现，当取不同的窗口长度时，复杂度序列的特征基本相同，并且复杂度反映 了时间序列的时空特性.因此，可以借助复杂度的计算来反演观测资料的动力学结构. 关键词： 三次粗粒化 Lemper-Ziv复杂度 logistic映射 Lorenz模型     

基于纹理特征的图像复杂度研究

为了更好地描述图像内部的复杂程度,建立图像复杂度与各指标之间的数学模型是研究图像复杂度最关键的一步。首先从图像纹理出发,试图建立图像复杂度与各指标之间定量、精确的数学关系描述。针对目前图像复杂度与各衡量指标之间没有明确的数学关系的特点,文中采用灰度共生矩阵对纹理的主要特征参数进行分析,提出了基于BP神经网络的图像复杂度评价方法,建立了图像复杂度与各个指标之间非线性的数学评价模型。通过大量的图片对神经网络进行训练学习,得到各指标的权重值。验证结果表明,所建评价模型能够真实地反映图像内部的复杂程度,获得的实验结果与人类视觉感知的结果基本一致。对于将BP神经网络应用于图像复杂度的研究具有一定的参考价值。     

基于多属性决策的红外序列图像复杂度分析(英文)

针对红外序列复杂度对目标跟踪性能的影响问题,提出基于多属性决策评估红外序列复杂度.采用修正逼近理想解多属性决策和熵权方法,综合7种图像度量尺度,评估红外序列各帧图像复杂度;基于加权和多属性决策及熵权方法,综合3种度量尺度,评估红外序列整体复杂度.采用归一化相关模板匹配算法、基本均值偏移算法和方差比算法进行跟踪实验.采用复杂度不同的红外序列,验证提出的红外序列复杂度评估方案的有效性.结果表明:提出的红外序列复杂度评估方案能够真实显示各种红外序列目标跟踪任务困难度的差异,与跟踪性能指标之间的相关性强,并能准确反映目标跟踪任务的主要影响因素.     

混沌伪随机序列的谱熵复杂性分析

为了准确分析混沌伪随机序列的结构复杂性,采用谱熵算法对Logistic映射、Gaussian映射和TD-ERCS系统产生的混沌伪随机序列复杂度进行了分析.谱熵算法具有参数少、对序列长度N(惟一参数)和伪随机进制数K鲁棒性好的特点.采用窗口滑动法分析了混沌伪随机序列的复杂度演变特性,计算了离散混沌系统不同初值和不同系统参数条件下的复杂度.研究表明,谱熵算法能有效地分析混沌伪随机序列的结构复杂度;在这三个混沌系统中,TD-ERCS系统为广域高复杂度混沌系统,复杂度性能最好;不同窗口和不同初值条件下的混沌系统复杂度在较小范围内波动.为混沌序列在信息安全中的应用提供了理论和实验依据.     

非线性时间序列互信息与Lempel-Ziv复杂度的相关性研究

为探究非线性动力学系统的互信息和复杂度的相关性，用Logistic映射、Lorenz模型和心电RR间期的非线性时间序列作为实验数据，计算多分段延时互信息和多分段Lempel-Ziv复杂度以及它们之间的相关系数.结果表明这些序列的互信息和复杂度呈强负相关，对Logistic方程生成的201个序列的不同段互信息和不同段复杂度之间的相关系数绝对值都大于0.9162，最大达0.9923；对94个心电RR间期序列都大于0.8555，最大达0.9860.研究还发现互信息比复杂度能更敏感地表现出非线性动力系统的特征. 关键词： 相关系数 互信息 Lempel-Ziv 复杂度 心电RR间期     

掺铒光纤环形激光器混沌复杂度分析

本文基于自相关及排列熵函数实验研究了掺铒光纤环形激光器混沌序列的复杂度。通过控制腔内损耗来实现光纤激光器不同的混沌态输出,并对其复杂度进行详细分析。实验结果表明:腔内损耗对混沌复杂度影响较大,随着腔内损耗的增大,其排列熵复杂度逐渐变大;自相关曲线上表现出的腔长时延信息也得到有效抑制。通过腔内损耗控制,混沌序列的周期性被完全隐藏,其复杂度达到最大值,这能有效地提高混沌保密通信的安全性,混沌传感和测距的测量精度。     

混沌伪随机序列的复杂度的稳定性研究

增强统计复杂度能反映混沌伪随机序列的随机本质,在此基础上提出了k错增强统计复杂度的定义,用来衡量混沌伪随机序列复杂度的稳定性,并证明了其两个基本特性.以Logistic,Henon,Cubic,Chebyshev和Tent映射产生的混沌伪随机序列为例,说明了该方法的应用.仿真结果表明,该方法能区分不同混沌伪随机序列的稳定性,是一种衡量混沌序列稳定性的有效方法. 关键词： 稳定性 k错增强统计复杂度')" href="#">k错增强统计复杂度 混沌 伪随机序列     

一种混沌伪随机序列复杂度分析法

分析了已有的序列线性复杂度分析方法，提出了用近似熵算法计算混沌运动的测度熵，作为衡量混沌伪随机序列复杂度的标准.理论研究表明，利用较短的观察序列，该方法能够准确地反映混沌系统和混沌伪随机序列复杂度的大小，可以作为判断利用混沌系统产生的伪随机序列的复杂度准则.实验结果表明该方法的有效性和理论结果的正确性. 关键词： 混沌 伪随机序列 熵     

基于振幅-周期二维特征的脑电样本熵分析

样本熵可以有效反映一维时间序列中新模式的生成概率,但缺乏对二维序列复杂度的表征能力.基于对传统样本熵方法的改进,提出一种在振幅-周期二维空间描述波形复杂度的方法,二维样本熵反映了波形振动在振幅-周期空间中新模式的生成概率.通过仿真实验证明了这种方法描述波形复杂度的有效性,当波形的复杂度特征表现为振幅-周期的交互作用时,二维样本熵对复杂度的描述比一维条件下的样本熵更加有效.基于二维样本熵对抑郁症组和对照组的脑电复杂度进行分析,结果表明,抑郁症组在Alpha频段左侧顶区和左侧枕区的二维样本熵显著低于对照组,表明在上述频段和位置,抑郁症患者脑电中新模式的生成概率显著低于正常人,这一特征可能成为抑郁症的潜在生物标记.     

基于复杂度分析冰芯和石笋代用资料时间序列的研究

运用动态非线性时间序列分析方法——Lemper-Ziv复杂度，分别计算了古里雅冰芯资料和北 京石花洞石笋资料的复杂度，探讨了复杂度的物理内涵及其在气候变化研究中的意义；小波 多尺度分解分析表明，复杂度序列具有明显的特征周期，存在780年、380年、160年和105年 的准周期.进一步研究发现，当取不同的窗口长度时，复杂度序列的特征基本相同；并且复 杂度序列的突变和气候突变在时间尺度上有着较好的对应关系.揭示了近千年来，在380年时 间尺度上的准周期振荡，其振幅一直是在减弱的，而且其固有周期频率逐渐减小.1900年复 杂度开始持续下降，1920年之后变化很小，类似于中国6世纪中期及12世纪中期的变暖期， 因此造成20世纪气候变暖的原因还有待于深入研究. 关键词： Lemper-Ziv复杂度 小波变换 气候 自然变率     

基于符号动力学的认知事件相关电位的复杂度分析

引入了符号动力学方法分析认知事件相关电位(ERP)的复杂度.以混合模型生成的随机时间序列为例,对近似熵和符号熵作了比较.应用符号熵分析了Oddball范式中不同任务条件(靶刺激和非靶刺激)下的ERP的复杂度.研究发现,额区、中央区和顶区的ERP复杂度在刺激呈现后的任务加工时间段内显著减小(非靶刺激和靶刺激分别在刺激呈现后200—300和400—500ms),而且靶刺激ERP复杂度大约在P300成分的峰值时刻达到最小值,在响应之后逐渐回升.这表明基于符号动力学的复杂度分析能够反映认知任务加工的时间过程,并且 关键词： 事件相关电位 符号动力学 熵     

一类具有Markov性质的混沌系统的构造

本文构造了一类具有Markov性质的分段扩张线性映射, 计算表明其具有正的李雅普诺夫指数. 通过理论分析, 证明了其极限分布是均匀分布, 并给出了其最小周期的计算公式. 通过分析符号熵测度应用于此系统时的具体涵义, 指出该系统的复杂度与系统的最小周期之间存在着矛盾关系, 说明了此系统具有可控的复杂度并给出了其复杂度随系统参数变化时的理论极限公式. 通过统计测试和复杂度测试表明, 此系统产生的混沌序列服从均匀分布, 而通过参数的调整该系统的符号熵可以接近其理论极限, 而与Logistic映射和斜帐篷映射的基于近似熵和符号熵的对比实验可知, 本文所提系统具有更高的复杂度, 并有更长的最小周期. 这表明此系统比较适合用于构造保密通信系统. 关键词： 混沌 Markov性质 复杂度 均匀分布     

利用量子纠缠态确定性地降低通信复杂度

文章提出一种确定性地降低两体系系统中的通信复杂度的方案，它利用了一组处于任意纠缠纯态的粒子对。在这个方案中，对于一个任意的两变量布尔函数，一个被通信双方事先分享纠缠态可以使通信复杂度降低。与只通过经典通信或双方仅仅通过交换经典信息相比较而言，利用本方案其通信复杂度降低了一个比特。     

基于符号时间序列方法的开关变换器离散映射算法复杂度分析

开关变换器与其符号序列拓扑共轭,这使得开关变换器系统特性的研究可以归于符号序列的研究,从而得到更一般的结论.采用基于符号时间序列的算法复杂度来分析开关变换器的复杂行为,从具体内在结构得到开关变换器的本质特征.与统计复杂度不同,算法复杂度还可以定量地描述开关变换器的突变点和工作周期,为深入了解开关变换器的特性和混沌行为的利用提供理论依据.     

一种确定混沌伪随机序列复杂度的模糊关系熵测度

将模糊关系的概念引入混沌伪随机序列复杂度的测度方法之中,提出了一种新的混沌伪随机序列复杂度测度方法——模糊关系熵(fuzzy relationship entropy,简记为F-REn)测度方法,并推导了F-REn的两个基本性质.仿真结果表明,该测度方法能够有效测度混沌伪随机序列的复杂度,与近似熵(ApEn)测度方法和符号熵测度方法相比,F-REn测度具有更加好的对序列符号空间的适用性、更加小的对测量维度的敏感性和更加强的对分辨率参数的鲁棒性. 关键词： 混沌伪随机序列 模糊理论 复杂度     

低复杂度室内超密集可见光通信网络频谱资源分配算法

针对室内超密集可见光通信网络多小区资源分配算法中存在的吞吐性能与算法复杂度之间的矛盾,提出一种吞吐性能近似最优且复杂度低的资源分配算法。通过建立各小区资源分配问题的最优化模型,得出该问题是凸优化问题的结论;在合理近似处理后,推导了终端资源分配归一化比例因子的解析式,在此基础上提出一种资源分配算法;算法复杂度分析表明本文算法具有多项式复杂度,低于经典最优化内点法。仿真表明,相比于请求速率占比分配法,本文算法的吞吐量性能提升了57%,服务质量满意度性能提升了67%。     

基于Lempel-Ziv复杂度和经验模态分解的癫痫脑电信号的检测方法

癫痫脑电信号是非平稳、非线性的,根据此特性我们提出一个基于Lempel-Ziv复杂度和经验模态分解(EMD)的癫痫脑电信号的检测方法,首先将癫痫脑电信号用EMD分解,再分别计算每阶固有模态函数(IMF)的复杂度,最后将得到的复杂度作为特征进行检测.实验用波恩数据库来评估提出的方法.结果表明,该方法检测准确率可达到95.25%,具有准确率高、适应性强等优点.