matlab均方误差的代码程序DFluC 程序DFluC是用于去趋势波动分析（DFA）的MATLAB程序。 与其他DFA软件相比，DFluC程序在执行时特别注意边缘情况，例如部分未观察到和/或不规则采样的数据。 Prolegomenon DFA是一种估算赫斯特指数的方法，用于量化一维过程的自相似性和长期相关性。 [笔记。 为方便起见，本文档没有区分适当的过程和从该过程中采样的（观察到的，可能还有一些未观察到的或“缺失的”）值的数组。 过程/阵列在下面用y表示，也称为“数据”。 （“信号”是另一个常用术语，但在本文档中未使用。）] DFA包含以下步骤： 将数据划分为一定长度的非重叠段或“框”。 减去每个框中的局部多项式趋势，并计算残差的均方根（均方根波动）。 对不同尺寸的包装盒重复上述步骤。 通过回归估计均方根波动和盒子大小之间的幂律关系。 当处理部分未观察到的或不规则采样的数据时，程序DFluC将局部多项式趋势与原位数据点拟合，并避免“缝合”或“变形”数据，以免造成人为的跳跃或改变自相关结构。 当然，如果需要，您可以通过删除所有未观察到的条目并运行Program DFluC来自己“缝制

AutoSim是面向学生和教育工作者的免费自动机模拟器。 它是用Java编写的，它是一个基于命令行的实用程序，可以在支持Java的任何操作系统上运行。 使用AutoSim，您不仅可以确定最终状态或堆栈/磁带内容，还可以跟踪从初始状态到最终状态的执行状态。 AutoSim的最新版本是1.0，当前支持DFA，NFA，DPDA，NPDA以及标准图灵机。

实现NFA确定化子集算法程序。DFA是NFA的特例。对每个NFA 　N一定存在一个DFA　Ｍ ，使得 L(M)=L(N)。对每个NFA N存在着与之等价的DFA M。从NFA的矩阵表示中可以看出，表项通常是一状态的集合，而在DFA的矩阵表示中，表项是一个状态，NFA到相应的DFA的构造的基本思路是：1.DFA的每一个状态对应NFA的一组状态. 2. DFA使用它的状态去记录在NFA读入一个输入符号后可能达到的所有状态.。

多重分形消除趋势波动分析法的Matlab源码

改代码能将NFA转为DFA，并且能最小化DFA

输入正规式, 画出对应的NFD, DFA,

Detrended Fluctuation Analysis，DFA方法的一个优点是它可以有效地滤去序列中的各阶趋势成分, 能检测含有噪声且叠加有多项式趋势信号的长程相关, 适合非平稳时间序列的长程幂律相关分析

分形MF-DXA的Matlab代码 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

在最近的开发中遇到了敏感词过滤，便去网上查阅了很多敏感词过滤的资料，在这里也和大家分享一下自己的理解。下面这篇文章主要给大家介绍了关于java利用DFA算法实现敏感词过滤功能的相关资料，需要的朋友可以参考借鉴，下面来一起看看吧。

NFA2DFA 重庆大学编译原理实验部分：将NFA状态机转换为DFA状态机 使用 将文件放在同一个目录下，其中对外开放的类为NFA2DFA类，其包含于use包下。该类中已经包含了测试用例。 架构 没有架构，做的很随性。如果你想看的很清晰，可以把所有文件放在一个目录下。类的继承关系看一步走一步。