分形生成

分形维度（FD）图像通过将原始CT图像中的每个像素视为从其7x7邻居估计的单个分形维度而生成。FD生成的图像显着增强了组织纹理，使内部细微结构更加明显，有助于医生更准确地描绘出肿瘤边界，特别是在周围正常组织中。此外，对感兴趣的肿瘤区域进行的平均分形维度分析还能够指示肿瘤的侵袭程度。详细信息可参考OS Al-Kadi和D. Watson的研究《侵袭性和非侵袭性肺肿瘤CE CT图像的纹理分析》，发表于IEEE生物医学工程期刊，卷55，第1822-1830页，2008年。

Matlab原始代码已知球体的骨架是2 Kalles Fraktaler 2 +，正如原始的上游作者Karl Runmo所述：想要免费创建比商业程序快100倍的DEEP Mandelbrot分形吗？一小时还是一分钟？三个月还是一天？尝试Kalles Fraktaler！它通过使用摄动技术和级数逼近来工作，可以基于高精度参考，使用更快的较低精度数字类型进行像素迭代。我（Claude Heiland-Allen）对代码进行了分支，并将定制的任意精度浮点代码替换为高度优化的库，使其速度更快。现在还增加了许多其他增强功能。原始上游版本：这个版本：反馈：当前论坛旧版论坛（只读）个人邮件快速开始从网站下载

这个函数提供了一种生成谢尔宾斯基三角形分形图像的有效算法。它在MATLAB环境中运行，打开一个新的图形窗口，并根据指定的迭代次数生成图像。迭代次数必须大于或等于0，较高的迭代次数会导致较长的计算时间。例如，可以使用命令 sierpinski_triangle(6) 来生成六级谢尔宾斯基三角形。

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

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

路面分形模型，用于汽车仿真时的路面输入的最精确模型。

Burning Ship 分形图的 matlab 玩法还挺有意思的。burningship2.m这个脚本就是用来画这个分形的，图像看起来就像一艘在燃烧的船，挺酷的。你要是玩过 IFS（迭代函数系统）应该不陌生，它就是那种一遍遍套变换规则出来的复杂图形。这个脚本也差不多，先是建个复数网格，对每个像素反复执行映射操作。 生成过程其实不复杂，就是用几个变换不断折腾像素位置。你可以设定最大迭代次数，甚至还可以加点色彩策略，比如迭代次数越多颜色越深，或者用个色谱来搞渐变，视觉效果一下就丰富了。 还有一个license.txt文件，基本就是声明一下代码使用的限制，想拿去改或者自己项目里用的话，记得先看看哦

多重分形谱的matlab计算程序。用户需自行输入数据。

提供带有指定参数的非线性分数阶PID控制器的方程。

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。