lyapunov_rosenstein_logistic_c_main.m

Hopfield神经网络算法源程序：这程序是《神经网络模式识别及其实现》第九章<神经联想记忆和Hopfield网络>附的程序

% 计算混沌时间序列logistic的Lyapunov 指数 - 主函数

clc
clear
close all

%-----------------------------------------------------------------
% 产生 Logistic 混沌时间序列

lambda = 4;

k1 = 1000;              % 前面的迭代点数
k2 = 1000;              % 后面的迭代点数
x0 = rand(1);
x = zeros(k1+k2,1);
for i = 1:k1+k2
    x0 = lambda*x0*(1-x0);
    x(i) = x0;
end
xn = x(k1+1:end);  % 时间序列,xn应为列向量

%-----------------------------------------------------------------%
% Logistic 入口参数%

tau = 1;                        % 时延
m = 2;                          % 嵌入维
P = 100;                        % 序列平均周期
fs = 1;                         % 采样频率
evolvement_length=20;           % 最大离散演化步数
norm=2;

data = PhaSpaRecon(xn,tau,m);    % 每列为一个点
data = data';

Y = lyapunov_rosenstein_c(data,tau,m,evolvement_length,norm,P,fs);
figure(1)
subplot(211); plot(Y,'+:'); grid; 
xlabel('i'); ylabel('y(i)'); title('Logistic')
subplot(212); plot(diff(Y),'.:'); 
grid; xlabel('n'); ylabel('slope');

linear_zone = [1:8];          % 线性区域
F = polyfit(linear_zone,Y(linear_zone),1);
Lyapunov1 = F(1)