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
2021-09-14 16:32:10
7.01MB
matlab
1