BRATUMASS多重分形信号分析模型

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

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

多重分形谱的matlab计算程序。用户需自行输入数据。

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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）是一种评估信号统计自相似性的方法，通过计算alpha（或Hurst指数H）来分析长期依赖的时间序列。传统的DFA仅限于二阶统计矩的缩放，并假设过程服从正态分布。MFDFA1和MFDFA2在当前的zip文件中，计算所有q阶统计矩的H(q)和局部Hurst指数H(t)。此外，它们还提供了通过H(q)的Legendre变换或直接从H(t)的直方图计算多重分形谱D(h)的功能。如果这些代码用于科学出版物，请引用包含在zip文件中的Ihlen（2012）。

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。

详细介绍了学生成绩分析模型的优化方案，包括解决大学学生成绩显著性分析、课程相关性分析和课程增减管理问题。基于数理统计和统计分析方法，建立了检验和分析模型，并通过深度讨论和综合评价，提出了针对学校课程增减的具体优化方案。详细分析了模型的优缺点，并探讨了其在实际应用中的推广意义。

基于网络信息搜集的主题强度分析模型 为了研究特定主题在互联网上的表现强度，本章提出一种基于网络信息搜集和分析的实验模型。该模型模拟传播学中的“议程设置”理论，通过系统地搜集和分析网络信息，从不同角度和层次揭示互联网对该主题的报道强度。 模型步骤 该模型包含以下步骤： 样本空间选取: 由于无法考察互联网上的所有信息，需要选取一个代表性的网页子集作为样本空间。 主题特征提取: 确定目标主题的关键词、相关概念以及其他特征，用于识别与主题相关的网页。 目标参量设置: 定义用于衡量主题强度的指标，例如网页数量、关键词频率、链接关系等。 网页搜集: 利用搜索引擎或网络爬虫，根据主题特征搜集相关网页。 数

12.8操作步骤第一步：使用“Nominal to Text”操作符，将属性att2的数据类型转换为文本。这一步骤是为了告知RapidMiner我们需要处理的是文本数据，详见图12.3。接下来，连接“Process Documents from Data”操作符，将其输入端与“Nominal to Text”连接，输出端“exa”和“wor”连接至结果端，详见图12.4。双击“Process Documents from Data”操作符，进入其设置界面，添加默认参数配置的“Tokenize”分词器操作符，详见图12.5。