《表1 近似熵对比(r=0.3std)》

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《S-T线性耦合级联混沌扩频码及其性能分析》

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近似熵算法利用边缘条件概率的统计方式统计序列的随机程度，用相邻轨道的变化程度体现整个序列的内在复杂性[13]。取不同的序列长度n，Sine映射、Tent映射及S-T耦合级联混沌映射的近似熵如表1所示，std表示序列的标准差。从表1中可以看出，S-T耦合级联混沌映射生成的时间序列近似熵明显高于Sine映射、Tent映射和Logistic-Cubic映射，序列局部的复杂度更高；Logistic-Cubic映射谱熵明显低与其他映射，而S-T耦合级联映射谱熵与Sine映射和Tent映射接近，序列整体的复杂度相当，说明S-T耦合级联混沌映射生成的时间序列较其他映射具有更高的序列复杂度，序列的伪随机特性更强。