双重分形的matlab代码#K表示聚类以对图像进行二值化 在这里，我代表了用matlab编写的用于对图像进行二值化处理的一些代码。 主要思想是对患者的骨组织进行活检，然后对其显微图像进行多重分形分析，该组织的肿瘤已转移到骨骼上。 在这里，在下面显示的图片上，您可能会看到该算法如何拍摄微观图像（上部图片）并使它们成为二进制图像（下部图片集）。 ！[K_Means_Algorithm_Binarization_Of_Image]（我的二进制图片。png）

多重分形的matlab代码 “量化分析”是基于统计分析方法，对收集的样本数据做定量化的分析，并形成有关结论。量化分析需要操作者至少具备概率论、统计学、线性代数等数理知识。很多量化工具本身已经提供了封装好的算法功能，使得分析人员能够把精力更多聚焦在对数据的量化分析本身，而非过度分心于代码逻辑上的实现。 说到量化工具，比较流行的有 IBM 的 SPSS、MathWorks的 Matlab、Python 和 R。为了兼顾学习成本和流行程度，本系列使用Python语言，基于IPython Notebooks环境进行量化数据分析与统计验证。但其实选择什么工具并不是最重要的，关键是理解背后的实现思想，所谓“道”和“术”不外乎如是，擅长其他工具的各位可以自行转化代码，相信并不是难事。 最后，本系列所有内容供免费浏览，部分翻译自国外量化网站的免费教程，部分来自于笔者的学习心得，经过系统性梳理汇总而成，希望能够起到抛砖引玉的作用，提供一个由浅入深的量化分析快速入门指引。

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这是一种分形棋盘覆盖算法，适用于任何大小的棋盘，包括一个特殊的随机初始网格。 由于L domino总是覆盖没有特殊网格的子板的交叉点，模块功能设计基于直接和间接递归结合分治策略，用于彩色图片的加密和解密应用。

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分形图象压缩的软件,利用迭呆法实现图象的压缩算法-Fractal image compression software, use again and again to stay law realize image compression algorithm

分形高斯噪声与分形布朗运动序列的生成--及功率谱估计matlab "分数阶高斯噪声随机数据仿真系统的设计与实现.pdf" 1308.0399.pdf create_fgn.m degree_create.m degree_create_fbm_sucess.m EMD emd.m EMD.rar EMDfenshufourier.pdf fftconv.m fftfgn.m fftfgn2.m fftfgn3.m fgn_fbm.fig FGN水位值 FGN水位值2 fig_b6hourly.m fractional_brownian_motion.m generator_FFT.m IEEE_SP_Exact_Synthesis_1D.pdf lrd.m LRD_RESOUCE.m make_graphic.m power_spectrum_example.m PSD.m qq_31763735-10324094-分形高斯噪声完整版

用于CT扫描的二值化图像多重分形计算

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非线性系统手册 第五版：混沌，分形，元胞自动机，遗传算法，基因表达式编程，支持向量机，小波，隐马尔可夫模型，模糊逻辑与C++、JAVA和SymbolicC++程序 出版时间：2013年版 内容简介 　　《非线性系统手册（第5版）》内容共分18章；第1章介绍一维、二维的非线性混沌映射，第2章介绍时间序列分析，第3章介绍平面自治系统，第4章介绍非线性哈密顿系统，第5章介绍非线性耗散系统，第6章介绍非线性动力学系统，第7章介绍混沌控制，第8章介绍混沌同步性，第9章介绍分形学，第10章介绍元胞自动机，第11章介绍微分方程求解，第12章介绍优化，第13章介绍神经网络，第14章介绍遗传算法，第15章介绍基因表达式程序设计，第16章介绍小波，第17章介绍离散隐马尔可夫过程，第18章介绍模糊集与模糊逻辑。《非线性系统手册（第5版）》包括丰富的非线性振动分析方法及其求解的程序设计。内容不仅丰富，而且实用，是研究非线性振动系统强大的工具用书。书中罗列了各种方法及其计算程序，对读者使用非常方便。《非线性系统手册（第5版）》所描述的非线性系统的分析方法都是经典的、常见的、实用的，它不仅对工程的非线性系统的分析具有重要意义，而且对非工程系统（政治学、经济学、社会学）的非线性分析同样具有重大意义。 目录 第1章 非线性混沌映射 1.1 一维映射 1.1.1 精确数值轨迹 1.1.2 不动点和稳定性 1.1.3 不变密度 1.1.4 李雅普诺夫指数 1.1.5 自相关函数 1.1.6 一维离散傅里叶变换 1.1.7 快速傅里叶变换 1.1.8 逻辑斯蒂映射和r∈3,4时的李雅普诺夫指数 1.1.9 逻辑斯蒂映射和分岔图 1.1.10 随机数字映射和不变密度 1.1.11 随机映射和随机积分 1.1.12 圆映射和旋转数 1.1.13 一维牛顿法 1.1.14 费根鲍姆常数 1.1.15 符号动力学 1.1.16 混沌排斥子 1.1.17 混沌编码 1.1.18 混沌通信 1.2 二维映射 1.2.1 引言 1.2.2 相图 1.2.3 不动点和稳定性 1.2.4 李雅普诺夫指数 1.2.5 关联积分 1.2.6 容量 1.2.7 超混沌 1.2.8 吸引域 1.2.9 复域内的牛顿法 1.2.10 高维牛顿法 1.2.11 Ruelle Takens Newhouse方案 1.2.12 映射的Melnikov分析 1.2.13 周期轨道和拓扑度 1.2.14 JPEG文件 第2章 时序分析 2.1 引言 2.2 相关系数 2.3 时间序列的李雅普诺夫指数 2.3.1 雅可比矩阵估算法 2.3.2 直接法 2.4 赫斯特指数 2.4.1 引言 2.4.2 赫斯特指数的实现 2.4.3 随机游走 2.5 Higuchi算法 2.6 复杂性 第3章 平面自治系统 3.1 不动点的类型 3.2 同宿轨道 3.3 一维钟摆 3.4 极限环系统 3.5 Lotka?Volterra系统 第4 章非线性哈密顿系统 4.1 哈密顿运动方程 4.2. 可积的哈密顿系统 4.2.1 哈密顿系统的初积分 4.2.2 Lax Pair和哈密顿系统 4.2.3 Floquet理论 4.3 哈密顿混沌 4.3.1 轨迹和Henon?Heiles哈密顿函数 4.3.2 表面分割法 第5章 非线性耗散系统 5.1 不动点和稳定性 5.2 轨迹 5.3 相位图 5.4 李雅普诺夫指数 5.5 广义生态模型 5.6 超混沌系统 5.7 霍普夫分岔 5.8 第一类时间积分 第6章 非线性动力学系统 6.1 介绍 6.2. 非谐波驱动系统 6.2.1 相位图 6.2.2 庞加莱截面 6.2.3 李雅普诺夫指数 6.2.4 自相关函数 6.2.5 功率谱密度 6.3. 动态摆 6.3.1 相位图 6.3.2 庞加莱截面 6.4. 参数动态摆 6.4.1 相位图 6.4.2 庞加莱截面 6.5 范德波尔动态方程 6.5.1 相位图 6.5.2 李雅普诺夫指数 6.6 参数化和激励动态摆 6.7 扭转系统 第7章 混沌控制 7.1 引言 7.2 奥特-吉尔伯格-约克方法 7.2.1 一维映射 7.2.2 差分方程系统 7.3 时间延迟反馈控制 7.4 微小周期扰动 7.5 共振扰动和控制 第8章 混沌同步性 8.1 引言 8.2 混沌同步性 8.2.1 同步性控制 8.2.2 同步子系统 8.3 耦合发电机的同步性 8.4 相耦合系统 第9章 分形学 9.1 引言 9.2 迭代函数系统 9.2.1 介绍 9.2.2 康托集 9.2.3 Heighway龙形曲线 9.2.4 谢尔宾斯基垫片 9.2.5 科赫曲线 9.2.6 分形蕨 9.2.7 灰度映射 9.3 Mandelbort集 9.4 Julia集 9.5 分形和克罗内克积 9.6 Lindenmayer系统和分形学 9.7 威尔斯特拉斯函数 9.8 Levy?Flight随机游走 第10章 元胞自动机 10.1 引言 10.2 自旋系统和元胞自动机 10.3 Sznajd模型 10.4 守恒定律 10.5 二维元胞自动机 10.6 按钮游戏 10.7 兰顿蚂蚁 第11章 解微分方程 11.1 引言 11.2 欧拉方法 11.3 李级数法 11.4 龙格库塔费尔伯格法 11.5 虚解法 11.6 辛积分 11.7 维莱特算法 11.8 史托马方法 11.9 无形混沌 11.10 首次积分和数值积分 第12章 优化 12.1 拉格朗日乘数法 12.2 坐标系 12.3 微分形式 12.4 Karush?Kuhn?Tucker条件 12.5 支持向量机 12.5.1 简介 12.5.2 线性决策界 12.5.3 非线性决策界 12.5.4 核Fisher判别分析 第13章 神经网络 13.1 引言 13.2 霍普菲尔德模型 13.2.1 引言 13.2.2 同步操作 13.2.3 能量函数 13.2.4 吸引域与吸引半径 13.2.5 伪吸引子 13.2.6 赫布定律 13.2.7 霍普菲尔德例型 13.2.8 霍普菲尔德C++程序 13.2.9 异步操作 13.2.10 平移不变模式识别 13.3 相似性度量 13.4 Kohonen网络 13.4.1 引言 13.4.2 Kohonen算法 13.4.3 Kohonen实例 13.4.4 旅行商问题 13.5 感知器 13.5.1 简介 13.5.2 布尔函数 13.5.3 线性可分集 13.5.4 感知器学习 13.5.5 感知器学习算法 13.5.6 一层和两层网络 13.5.7 异或问题和二分层网络 13.6 多层感知器 13.6.1 简介 13.6.2 Gybenko定理 13.6.3 反向传播算法 13.7 径向基函数网络 13.8 递归的确定性感知器神经网络 13.9 混沌神经网络 13.10 神经元振荡器模型 13.11 神经网络、矩阵和特征值 第14章 遗传算法 14.1 简介 14.2 有序遗传算法 14.3 模式定理 14.4 逐位运算 14.4.1 简介 14.4.2 汇编语言 14.4.3 浮点数与逐位运算 14.4.4 Java位集合类 14.4.5 C++位集合类 14.5 位向量类 14.6 Penna位串模型 14.7 一维映射的极大值 14.8 二维映射的最大值 14.9 寻找适应函数 14.10 带约束问题 14.10.1 引言 14.10.2 背包问题 14.10.3 旅行商问题 14.11 模拟退火算法 第15 章 基因表达式程序设计 15.1 引言 15.2 示例 15.3 数字符号处理 15.4 多表达式程序设计 第16章 小波 16.1 引言 16.2 多分辨率分析 16.3 塔式算法和离散小波 16.4 双正交小波 16.5 双二维小波 第17章 离散隐马尔可夫模型 17.1 引言 17.2 马尔可夫链 17.3 离散隐马尔可夫过程 17.4 前向-q后向算法 17.5 维特比算法 17.6 Baum?Welch算法 17.7 隐马尔可夫模型间的距离 17.8 C++程序 17.9 隐马尔可夫模型的应用 第18章 模糊集与模糊逻辑 18.1 引言 18.2 模糊集运算 18.2.1 逻辑运算 18.2.2 代数运算 18.2.3 反模糊化操作 18.2.4 用作模糊集的模糊概念 18.2.5 模糊限制语 18.2.6 量化模糊度 18.2.7 离散模糊集的C++程序实现 18.3 模糊数和模糊算法 18.3.1 引言 18.3.2 代数运算 18.3.3 LR表征法 18.3.4 模糊数的代数运算 18.3.5 模糊数的C++程序实现 18.3.6 应用 18.4 模糊规则系统 18.4.1 引言 18.4.2 模糊IF-THEN规则 18.4.3 倒立摆控制系统 18.4.4 B样条模型的模糊控制器 18.4.5 应用 18.5 模糊C-均值聚类 18.6 T-范数和T-补充范数 18.7 模糊逻辑网络 18.8 模糊海明距离 18.9 模糊真值和概率 参考文献