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基于憶阻元件的混沌電路動(dòng)力學(xué)分析及其應(yīng)用研究

發(fā)布時(shí)間:2020-10-21 18:26
   憶阻器在1971年被蔡少棠教授提出后,憶容器和憶感器相繼被提出。憶阻器、憶容器和憶感器具有非線性,統(tǒng)稱為憶阻元件,這些元件可用于混沌電路的設(shè)計(jì),該電路被稱為憶阻混沌電路。憶阻混沌電路產(chǎn)生的混沌信號(hào)具有良好的偽隨機(jī)性,可以應(yīng)用到圖像保密中。在此背景下,本學(xué)位論文重點(diǎn)研究新型憶阻混沌電路模型,及其在圖像保密中的應(yīng)用。主要工作及其貢獻(xiàn)歸納如下:(1)新型憶阻混沌電路模型的設(shè)計(jì)在本文中,主要設(shè)計(jì)了兩種憶阻混沌電路,第一種是用憶阻器和憶感器模型替換了經(jīng)典蔡氏電路中的蔡氏二極管和線性電阻,構(gòu)成了基于憶阻元件的改進(jìn)型蔡氏混沌電路;第二種是僅用憶阻器、憶容器和憶感器三種憶阻元件進(jìn)行并聯(lián),設(shè)計(jì)了基于憶阻元件的新型憶阻混沌電路。(2)新型憶阻混沌電路的動(dòng)力學(xué)分析對(duì)于本文中設(shè)計(jì)好的兩種憶阻混沌電路,利用憶阻元件自身特性以及基爾霍夫電流、電壓定律列出系統(tǒng)方程。采用平衡點(diǎn)集、Lyapunov(李雅普諾夫)指數(shù)、吸引子圖、龐加萊截面和分岔圖分析了兩種憶阻混沌電路的動(dòng)力學(xué)行為,揭示了憶阻混沌電路產(chǎn)生的特殊的非線性物理現(xiàn)象,闡述其形成機(jī)理。(3)基于新型憶阻混沌電路的圖像保密算法設(shè)計(jì)由于混沌電路具有良好的偽隨機(jī)性、初值敏感特性和長期不可預(yù)測等特性,因此,混沌電路被廣泛用于圖像的加解密中。將本文設(shè)計(jì)的兩種憶阻混沌電路與魔方置換思想相融合,應(yīng)用到圖像的加解密中,得到一種新的加解密算法,該算法主要分為圖像的置亂和圖像像素值改變兩個(gè)步驟。接著對(duì)本文提出的圖像加解密算法進(jìn)行性能評(píng)估,數(shù)值仿真結(jié)果表明本文提出的基于混沌電路的魔方加解密算法有較好加解密性能。
【學(xué)位單位】:電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位年份】:2019
【中圖分類】:TN60;O415.5;TP309.7
【部分圖文】:

混沌電路,發(fā)展趨勢(shì),阻元


和多隱藏吸引子[94]等等。這些研究促進(jìn)了憶阻元件在混沌電路中的研究。圖1-2是基于憶阻元件的混沌電路的發(fā)展趨勢(shì)情況。該圖是在Web of Science里面輸入((TS=memristor) OR (TS=memristive) OR (TS=memcapacitor) OR (TS=meminductor))AND(TS=chaotic circuit )所得到的結(jié)果。圖 1-2 憶阻混沌電路發(fā)展趨勢(shì)

混沌序列,加解密,混沌序列,發(fā)展趨勢(shì)


實(shí)現(xiàn)了一組圖像的同時(shí)加密[109]。圖1-3是基于混沌序列設(shè)計(jì)的加解密算法的發(fā)展趨勢(shì)狀況,該圖是在Web of Science里面輸入(TS=chaotic circuit ) AND (TS =encryption)所得到的結(jié)果。圖 1-3 混沌序列加解密發(fā)展趨勢(shì)

分岔圖,帳篷映射,分岔圖


) 分岔圖全圖 (b) 放大分岔圖的圖 2-4 Logistic 映射的分岔圖射稱為 tent 映射,是比較簡單的動(dòng)力學(xué)模型。由于標(biāo)準(zhǔn)的帳篷映射方程為:1/ , 0 0.5(1 ) / (1 ), 0.5 1n nnn nx a xxx a x+ 分岔圖如圖 2-5 所示:
【參考文獻(xiàn)】

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1 賈晨浩;李帥;徐瑜;吳楠燕;孫楠;;分?jǐn)?shù)階混沌系統(tǒng)電路設(shè)計(jì)及在保密通信中的應(yīng)用[J];信息安全與技術(shù);2015年08期

2 譚志平;盧鑫;曾以成;李鑫;;并聯(lián)型憶阻器混沌電路設(shè)計(jì)[J];電子元件與材料;2015年02期

3 李志軍;曾以成;李志斌;;改進(jìn)型細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)的憶阻器混沌電路[J];物理學(xué)報(bào);2014年01期

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2 陳楊;含記憶元件電路的基本特性以及對(duì)外界激勵(lì)響應(yīng)的研究[D];南京郵電大學(xué);2016年



本文編號(hào):2850454

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