25、分形维预处理拟合图研究与基于混沌序列和扫描模式的视频加密算法

分形维预处理拟合图研究与基于混沌序列和扫描模式的视频加密算法

1. 分形维预处理拟合图研究

1.1 函数定义与参数设定

在相关研究中,定义了如下函数:

Function f2y(ByVal x As Double, ByVal y As Double) As Double
    Dim c2 As Double, d2 As Double, h2 As Double
    d2 = 0.3
    c2 = (by - cy - d2 * (ay - cy)) / (ax - cx)
    h2 = cy * (1 - d2) - c2 * cx
    f2y = (by - cy - d2 * (ay - cy)) / (ax - cx) * x + d2 * y + cy * (1 - d2) - c2 * cx
End Function

其中,点 A 的位置为 (0, 0.3),B 为 (0.5, 0.8),C 为 (1, 0.2)。函数 f1y 的垂直因子 d 为 -0.4,函数 f2y 的垂直因子 d 为 0.3。确定这些因子后,通过相关公式可得到因子 c 和 h。经过五次迭代,会得到 65 个点,这些点存储在数组 p 中用于绘制曲线。

1.2 实验方法与步骤

具体实验步骤如下:
1. 划分区间 :将区间划分为若干子区间,从而得到一些子图。
2. 估算维度 :使用公式 (2) 估算每个子图的维度。
3.

基于据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参以适应具体应用场景。
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