多重分形谱matlab计算程序. 输入数据为空，请自行选择。

双重分形的matlab代码GIT_MSM 1.）本代码的第一部分将把Calvet和Fisher用作理论基础和模型4个参数的估计过程。 我只将代码从MATLAB转换为Python3。 ％------------------------------------------------- ------------------------％马尔可夫交换多重分数（MSM）％最大似然估计％v1.0％版权？ 2010 Multifractal-finance.com％------------------------------------------- ------------------------------％％使用率％[PARAMETERS] = MSM（DATA，K）％[PARAMETERS，LL， LLs，DIAGNOSTICS] = MSM（DATA，K，STARTING_VALUES，OPTIONS）％％输入：％DATA-平均零数据的列（或行）％KBAR-频率分量的数量％STARTINGVALS-[可选]优化的起始值％[b，m0，gamma_k，sigma]％b-（1，inf）％m0-

双重分形的matlab代码去趋势波动分析 DFA算法的简单python实现。 它基于这两篇文章： Hardstone，R。等。 去趋势波动分析：关于神经元振荡的无标度视图。 正面。 生理学。 2012年11月3日，1-13日。 Ihlen，E. a F. Matlab中的多分形去趋势波动分析简介。 正面。 生理学。 3JUN，1-18（2012年）。 您可以使用generate.py幂定律数据生成器或下面的代码对其进行测试： from dfa import dfa from generate import power_law_noise true_exp = 0.8 x = power_law_noise ( 2 ** 12 , true_exp ) scales , fluct , alpha = dfa ( x ) print ( "True scaling exponent: {}" . format ( true_exp )) print ( "Estimated DFA exponent: {}" . format ( alpha )) 要求 麻木 matplotlib

在随机过程、混沌理论和时间序列分析中，去趋势波动分析 (DFA) 是一种通过计算 alpha（或 Hurst 指数 H）来确定信号的统计自亲和性的方法。它对于分析出现的时间序列很有用是长期依赖的过程。 然而，传统的 DFA 只缩放二阶统计矩并假设过程是正态分布的。 当前 zip 文件夹中的 MFDFA1 和 MFDFA2 计算所有 q 阶统计矩的 H(q) 以及局部 Hurst 指数 H(t)。 此外，H(q) 和 H(t) 还用于通过 H(q) 的勒让德变换或直接从 H(t) 的直方图计算多重分形谱 D(h)。 如果这些代码用于科学出版物，请引用 zip 文件夹中包含的 Ihlen (2012)。 小波和EMD趋势化的MFDFA代码的修改在菱www.ntnu.edu/inm/geri/software

matlab频谱分析代码 介绍 该软件包实现了基于小波的一维信号多分形分析。 实现的功能： （1D）多分辨率量的计算：小波系数，小波导数和p导数 计算结构函数，累积量和对数累积量。 多重分形谱的估计。 该软件包中的代码基于Patrice Abry，Herwig Wendt及其同事编写的基于Wavelet p-Leader和Bootstrap的多分形分析（PLBMF）。 有关多重分形分析的完整介绍，您可以访问的H. Wendt博士论文。 有关多重分形分析的简要介绍，请参见文件THEORY.ipynb 有两种安装此软件包的方法：通过使用软件包管理器仅安装软件包，这将使代码仅可用作导入，或者首先克隆存储库，然后安装软件包，使其可编辑。 仅安装软件包 pip install -U https://github.com/neurospin/pymultifracs/archive/master.zip 克隆整个存储库（包括示例） git clone https://github.com/neurospin/pymultifracs pip install -e pymultifracs 首先，请

层次分析matlab代码奇点 一维（时间序列）信号的多重分形奇异性分析的数值方法 描述 代码源文件将使您能够重现关于多重分形奇异性分析的实验，该实验在估计采样数据奇异性谱的数值方法中进行了详细说明：下面引用了一项比较研究（引用此源代码或参考文献的doi：） 。 另请参见有关1D（时间序列）和2D（图像）信号的多重分形分析。 用法 设定 您需要创建自己的目录层次结构，如下所示： EXP -------- benchmark ------ A | |--- B | |--- C | |---- wtmm ----------- A | |--- B | |--- C | |---- lastwave ------- A | |--- B | |--- C | |---- wavelab -------- A | |--- B | |--- C | |--- wavelib | |--- test | |---- fraclab -------- A |--- B |--- C |--- fraclib |--- test 请注意，主目录的名称（上面示例中的EXP ）并不重要，而其他目录则重

推荐一个MATLAB的多重分形工具箱-Fraclab.rar 一个非常好的工具箱,大家分享一下!不知道哪位熟悉这个工具箱的用法啊?

国外的关于多重分形的工具包，很好用的，注释详细，有图，希望对大家有用，欢迎下载

MFFA 多重分形趋势波动分析MFDFA是一种与模型无关的方法，可以揭示随机过程或自回归模型的自相似性。 DFA由Peng等人首先开发。 1和后来扩展到研究Kandelhardt等人的多重分形MFDFA 。 2 。 在最新版本中，还添加了移动窗口系统，特别适用于短时间序列，最近对DFA的扩展（称为扩展DFA ）和经验模式分解的额外功能（作为去趋势方法）。 安装 要安装MFDFA，您只需使用 pip install MFDFA 在您喜欢的编辑器上，只需将MFDFA导入为 from MFDFA import MFDFA 有一个附加的库fgn可以生成分数高斯噪声。 MFDFA库 MFDFA基础仅取决于numpy ，尤其是numpy的polynomial 。 在版本0.3中，添加了一种基于方法，以替代依赖于PyEMD时间序列趋势变化方法。 使用MFDFA库 一维分数阶Ornstein-U

利用分形盒维数的计算方法，计算图形的多重分形维数，改变q值进行D(q)的计算