分形维数

Matlab开发：全面的Higuchi分形维数算法。提供了Higuchi分形维数的完整Matlab代码。

这个Matlab函数利用傅立叶变换来计算三维分形体积的分形维数。

该算法利用半方差技术计算ROI图像的分形维数，用于评估图像中纹理图案的方向性。水平和垂直方向的半方差分别定义为在所有像素N上的像素强度之和，分形维数通过半方差对数图的线性斜率计算得出。

Matlab编程：创建三维分形树。这个小功能是之前开发的三维外壳的扩展。

2000年发表于《Science》杂志的Isomap算法Matlab代码，用于非线性数据降维，专注于维数约简。

基于Matlab的内维数估计技术实现。

利用MATLAB，在任意分辨率下生成符合任意二维离散概率分布的随机数。

本程序用于计算差分盒维数，仅适用于N*N图形。差分盒维数是一种描述图形复杂度的数学工具，常用于分形分析。 步骤：1. 输入一个NN的二维数组，代表待分析的图形。2. 使用差分盒算法计算不同尺寸的盒子覆盖图形，得到盒子数量与盒子尺寸的关系。3. 通过对数关系拟合，计算出差分盒维数*。 MATLAB实现： function D = box_counting(img) % img 为输入的二值图像（0和1组成的矩阵） N = size(img,1); max_box_size = N; box_sizes = 2.^(0:log2(N)); % 定义不同尺寸的盒子大小

这份Matlab源代码用于计算图像及其他信号的盒维数。它支持1D、2D和3D信号的计算。用户可以通过demo快速了解其使用方法。

Matlab开发-Minimumembeddingdimension。采用伪近邻方法来计算数据集中的最小嵌入维数。