这是一个用于DFA（去趋势波动分析）和相关算法的Python包，包含源代码。

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
法通 (fathon) 是一款基于去趋势波动分析 (DFA) 以及相关算法的 Python 软件包。该软件包的核心实现采用 Cython 和 C 语言，旨在显著提升计算效率。法通提供了五种主要的分析算法，包括：去趋势波动分析 (DFA)、多重分形趋势波动分析 (MFDFA)、去趋势互相关分析 (DCCA)、多重分形趋势互相关分析 (MFDCCA) 以及时间依赖性赫斯特指数 (HT)。此外，MFDFA 和 MFDCCA 还集成了质量指数 τ 和多重分形谱 f (α) 的计算方法，用于更全面地评估数据特征。 DCCA 则提供了计算互相关系数 ρ_DCCA 和相应置信区间的实用功能。该软件包的运行环境支持 Linux 平台，具体包括 i686、x86_64、ARM64 和 macOS x86_64 版本，同时兼容 32 位 Windows 和 64 位 Windows 系统。它也要求使用 Python 3.7 或更高版本，并依赖于 numpy 库（版本需大于或等于 1.20）。赛顿正在进行安装过程，利用 pip 进行依赖管理。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

Fathon：适用于DFA（去趋势波动分析）及相关算法的Python库-源码

优质

Fathon是一款专为DFA及其相关算法设计的高效Python工具包。该库简化了复杂时间序列数据分析的过程，提供易于使用的接口和详尽文档，帮助研究人员快速实现基于DFA的数据处理与分析。法通（fathon）是一个使用Python编写的软件包，它包含了DFA（去趋势波动分析）及相关算法的功能，并主要用Cython和C编写以提高计算速度。该库提供了五种核心算法：DFA、MFDFA（多重分形趋势波动分析）、DCCA（去趋势互相关分析）、MFDCCA（多重分形趋势互相关分析），以及HT（时间依赖性赫斯特指数）。其中，MFDFA和MFDCCA还支持计算质量指数τ及多重分形谱f(α)，而DCCA则能够提供互相关系数ρ_DCCA及其相应的置信区间。安装法通需要满足以下条件：Linux i686、Linux x86_64、Linux ARM64 和 macOS x86_64 平台，以及 Windows 32位和Windows 64位系统。此外，还需要 Python 版本为 3.7 或更高，并且安装 numpy（版本大于等于1.20）。

[Matlab] 去趋势波动分析(DFA)

优质

简介：去趋势波动分析（DFA）是一种用于时间序列数据统计特性分析的方法。本文将介绍如何使用MATLAB实现这一技术，帮助读者量化并理解复杂系统中的长程相关性。 Detrended Fluctuation Analysis（DFA）是1994年由Peng等人基于DNA机理提出的一种计算标度指数的方法，用于分析时间序列的长程相关性。该方法的一个优点在于它可以有效地滤除序列中的各阶趋势成分，并且能够检测含有噪声和叠加有多项式趋势信号的时间序列中的长期相关性。因此，DFA特别适合于非平稳时间序列的长程幂律相关性的研究。

多维DFA下的去趋势波动分析

优质

本研究引入了多维DFA方法结合去趋势波动分析技术，旨在深入探讨复杂时间序列数据中的长程相关性和标度不变性特征。通过消除时间序列的趋势影响，更准确地评估不同维度下数据的自相似性质和动力学行为，为金融、生理信号等领域提供新的分析视角和工具。对脑电数据和心电数据进行去趋势波动分析（DFA）及多重分形去趋势波动分析（MFXDFA），以提取特征指标。包含MATLAB代码：去趋势波动分析（DFA）、多重分形去趋势波动分析（MFXDFA）。

去趋势互相关分析中的DCCA算法代码

优质

本段介绍了一种名为DCCA（去趋势交叉关联）的算法及其编程实现。该方法用于分析两个时间序列之间的长程依赖关系，并广泛应用于金融、物理等多个领域。代码旨在帮助研究者简化数据处理流程，加速科研工作进展。去趋势互相关分析的DCCA算法代码去趋势互相关分析的DCCA算法代码去趋势互相关分析的DCCA算法代码去趋势互相关分析的DCCA算法代码去趋势互相关分析的DCCA算法代码去趋势互相关分析的DCCA算法代码去趋势互相关分析的DCCA算法代码去趋势互相关分析的DCCA算法代码去趋势互相关分析的DCCA算法代码去趋势互相关分析的DCCA算法代码去趋势互相关分析的DCCA算法代码去趋势互相关分析的DCCA算法代码去趋势互相关分析的DCCA算法代码去趋势互相关分析的DCCA算法代码去趋势互相关分析的DCCA算法代码去趋势互相关分析的DCCA算法代码去趋势互相关分析的DCCA算法代码去趋势互相关分析的DCCA算法代码去趋势互相关分析的DCCA算法代码去趋势互相关分析的DCCA算法代码去趋势互相关分析的DCCA算法代码去趋势互相关分析的DCCA算法代码去趋势互相关分析的DCCA算法代码去趋势互相关分析的DCCA算法代码去趋势互相关分析的DCCA算法代码去趋势互相关分析的DCCA算法代码去趋势互相关分析的DCCA算法代码 DCCA去趋势互相关分析

基于去趋势波动分析(DFA)的长期时间相关性研究 - MATLAB实现

优质

本研究利用MATLAB软件平台，采用去趋势波动分析（DFA）方法，深入探讨并量化了数据序列中的长期时间相关特性。通过详尽的数据处理和模拟实验，验证了该技术在分析复杂系统动力学行为方面的有效性与广泛适用性。 DFA算法是一种用于估计长期时间相关性的标度分析方法。去趋势波动分析（DFA）算法旨在量化具有自相关缓慢衰减的非随机事件序列的相关性，并以幂律形式表示这些关系，即通过DFA指数来展示这种衰减速度。我们在此介绍作为神经生理学生物标志物工具箱一部分的DFA算法实现版本。关于去趋势波动分析的具体教程可以在相应的网络平台上找到。

MATLAB中的去趋势波动分析算法

优质

本文章介绍了如何在MATLAB中实现去趋势波动分析（DFA）算法，适用于时间序列数据的统计与复杂性研究。 DFA（Detrended Fluctuation Analysis）是一种用于数据处理、信号处理及机器学习的算法。该方法由Peng等人于1994年基于DNA机理提出，旨在计算时间序列中的标度指数以分析其长程相关性。DFA的一个显著优点在于它能够有效滤除序列中各阶趋势成分，并能检测含有噪声且叠加有多项式趋势信号的长期相关特性，非常适合用于非平稳时间序列的长程幂律相关分析。

MATLAB代码集合：去趋势互相关分析的DCCA算法

优质

本资源提供了一套用于执行去趋势互相关的MATLAB代码集，特别适用于计算DCCA（Detrended Cross-Correlation Analysis）系数，助力复杂时间序列数据间的长程依赖性研究。 MATLAB源码集锦包括了去趋势互相关分析的DCCA算法。

去趋势波动分析（DFA）：执行 DFA 的函数与实例 - MATLAB 开发

优质

本项目提供执行去趋势波动分析（DFA）的MATLAB函数及示例代码，用于量化时间序列数据中的长期相关性。 DFA（Detrended Fluctuation Analysis）实现用于确定输入数据自相关性的缩放系数。关于输出的解释和算法概述，请参见Peng等人在1996年的研究。

去趋势互相关分析(DCCA)

优质

去趋势互相关分析（DCCA）是一种用于检测两个时间序列长期相关性的统计方法，常应用于金融、物理及生物信号分析中。使用MATLAB实现去趋势互相关分析的DCCA算法，对两组数据进行协方差分析，并计算出DCCA指数，最后执行T检验-DCCA。