多重分形

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

多重分形谱的matlab计算程序。用户需自行输入数据。

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。

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。

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

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！

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）。

对四种颜色下的总体的均值进行多重比较，以确定它们之间是否存在显著差异。

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。

你如果在做复杂网络，或者对数据分布有兴趣，数据的分形谱绝对是个不错的研究方向。通过分型谱，可以你数据的分布情况，揭示数据中潜藏的结构特征。你可以参考一些 MATLAB 代码，挺适合用来探索多重分形谱的计算方法。嗯，如果你对二值图像有需求，计算二值图像的多重分形谱也是一个蛮有意思的方向，数据分布的 Q-Q 图也是个不错的辅助工具，数据挖掘中的复杂网络更是少不了它的身影。如果你想要更深入的理解，给你推荐一些好用的链接资源，这些链接里的代码和函数会给你大。比如《多重分形谱计算 matlab 代码》就能帮你快速上手，相关的《数据分布模式识别函数》也是个好工具。，这些资源了数据中比较实用的技术，你一定可