物理学报 ACTA PHYSICA SINICA 2000 Vol.49 No.4 P.636-640 一种最大李雅普诺夫指数估计的稳健算法 杨绍清 章新华 赵长安 最大李雅普诺夫指数是诊断和描述动态系统混沌的重要参数.在深入研究相空间重构技术和轨道跟踪法的基础上，提出了一种从标量混沌时间序列中估计最大李雅普诺夫指数的新算法.该算法能够克服现有算法的不足，主要有以下三个优点：1）很高的精度；2）几乎不受噪声的影响；3）所需的计算时间和存贮空间小, 能进行在线计算. PACC： 0545 A ROBUST METHOD FOR ESTIMATING THE LARGEST LYAPUNOV EXPONENT YANG SHAO-QING (Harbin Institute of Technology,Harbin 150001,China) ZHANG XIN-HUA (Dalian Naval Academy,Dalian 116018,China) ZHAO CHANG-AN (Harbin Institute of Technology,Harbin 150001,China) ABSTRACT The largest Lyapunov exponent is an important parameter of detecting and characterizing chaos produced from a dynamical system. In this paper, based on the technology of phase space reconstruction and the methods of trajectory tracing, a new algorithm is proposed for estimating the largest Lyapunov exponent from a scalar chaotic time series. This method, which can overcome the deficiencies of the existing methods, has three main advantages: (1) It has highly accurate results; (2) It is little affected by noise; (3) It only needs a little time of computation and small space of memory and can calculate the largest Lyapunov exponent on line. 1 引言 近几年来，混沌信号的诊断及其特性的描述已经广泛地应用于时间序列的分析中［1］.在诊断和描述混沌信号时，最大李雅普诺夫指数(λ1)不仅是一个很重要的不变量，而且是判断混沌存在的一个重要依据.因此，利用 λ1去诊断和描述混沌仍然是一种主要方法.其他有些方法(如K-熵法等［2］)与这种方法没有本质的区别.目前估计 λ1的方法主要有两种［3］：一种是分析法(analytic approach)，一种是轨道跟踪法(trajectory tracing method).前者是用一个函数（如局部多项式或神经网络等）来建立系统模型，然后估计系统的雅可比矩阵，进而求取 λ1；后者是...
