多重分形分析工具开发MFDFA在MATLAB中的实现

推荐一款优秀的MATLAB多重分形分析工具包，希望大家分享和探讨使用经验！

要是你正在找一个既实用又深刻的乳腺癌检测工具，多重分形这个方法可以说是个不错的选择。它通过乳腺组织的微波信号数据，能揭示肿瘤的形态特征，尤其是能有效区分良性和恶性肿瘤。研究中使用的BRATUMASS系统，利用微波信号的差异来提取肿瘤的位置和特征，了一个全新的诊断视角。多重分形的最大优势在于它能够从不同尺度和维度复杂的结构，看到肉眼看不见的细节。简而言之，研究者发现，乳腺癌肿瘤的恶性程度越高，信号的复杂度和不规则性就越，使用这种方法，能精准捕捉到这些微妙的变化，进而提高诊断的准确性。如果你正在做类似的医学影像，或者对MATLAB的信号感兴趣，这个多重分形的思路可以参考一下。

多重分形谱的matlab计算程序。用户需自行输入数据。

双重分形的Matlab代码 - 分形眼分析概述 这是一个用于分析婴儿视线的分形结构的项目。数据来自婴儿观看适合年龄的电影及其像素化版本时的眼动数据。婴儿也观看了简单的注意力提示。此回购包含从同一年龄段及不同年龄段婴儿收集的样本眼动数据。 数据使用Tobii眼动仪（300 Hz）收集，以下是眼动数据的示例：粉色斑点表示婴儿在电影中的观看位置。加工文件夹包含用于处理视线数据的Matlab代码，主要包括提取婴儿所看之处的（x，y）坐标，并创建婴儿凝视幅度的一维时间序列。 MFFA文件夹中的代码改编自：Espen Ihlen（2020）发布的《多重分形去趋势波动分析》（MATLAB中央文件交换，202

这些 Matlab 代码由 Francois Landais 开发，用于多重分形地形分析。

基于Posadas等人在Soil Sci上的研究，使用其方法计算二值图像的多重分形谱。

SMOTEBoost算法是用于处理数据中类不平衡问题的一种有效方法，在Matlab开发环境下得到了实现。

决策树被广泛用于多个领域，包括金融风险评估、医疗诊断、营销策略制定和网络安全等。例如，在金融风险评估中，决策树用于预测客户借款违约概率，帮助银行更好地管理风险。在医疗诊断中，医生可以根据病人的症状和体征构建决策树，快速准确地判断病情。

利用乘法对数正态级联模拟资产回报的多重分形模型，该模型基于B. Mandelbrot的资产收益多重分形理论，当前实现采用了B. Scott Jackson的分数布朗运动生成器。