Advertisement

基于计盒维数的一维曲线分形维数MATLAB计算程序

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本项目提供了一套用于计算一维曲线上计盒维数(Box Counting Dimension)的MATLAB代码。此工具适用于研究分形几何,特别是分析复杂数据集的自相似性与维度特性。 盒维数MATLAB计算程序 根据计盒维数原理编写了求一维曲线分形维数的matlab程序。 ```matlab function D=FractalDim(y,cellmax) % 求输入一维信号的计盒分形维数 % y是一维信号 % cellmax:方格子的最大边长,可以取2的偶数次幂(1, 2, 4, 8...),且需要大于数据长度 % D是y的计盒维数(一般情况下D>=1) % D=lim(log(N(e))/log(k/e)) ```

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 线MATLAB
    优质
    本项目提供了一套用于计算一维曲线上计盒维数(Box Counting Dimension)的MATLAB代码。此工具适用于研究分形几何,特别是分析复杂数据集的自相似性与维度特性。 盒维数MATLAB计算程序 根据计盒维数原理编写了求一维曲线分形维数的matlab程序。 ```matlab function D=FractalDim(y,cellmax) % 求输入一维信号的计盒分形维数 % y是一维信号 % cellmax:方格子的最大边长,可以取2的偶数次幂(1, 2, 4, 8...),且需要大于数据长度 % D是y的计盒维数(一般情况下D>=1) % D=lim(log(N(e))/log(k/e)) ```
  • 理论线MATLAB
    优质
    本简介提供了一种利用MATLAB实现一维曲线计盒维数计算的方法和程序。该工具依据分形几何中的计盒维数理论,适用于分析各种复杂度不同的连续函数或离散数据序列的分形特性。通过调整算法参数,用户能够高效地评估目标曲线的自相似性和复杂性,为数学、物理及工程领域的研究者提供有力的数据支持和分析手段。 根据计盒维数原理编写了求一维曲线分形维数的MATLAB程序。
  • MATLAB线
    优质
    本程序用于计算并分析MATLAB环境中一维曲线的分形维数,适用于研究复杂系统和非线性动力学中的几何特性。 请提供一个用于计算一维信号的计盒分形维数的MATLAB程序。
  • MATLAB线
    优质
    本程序用于计算并分析一维曲线在MATLAB环境下的分形维数,适用于数学、物理及工程领域的科研人员和学生进行复杂系统研究。 求输入一维信号的计盒分形维数的方法,并确认该方法有效,谢谢大家的支持。
  • 、二和三
    优质
    本研究探讨了一维、二维及三维空间中的物体利用分形理论进行复杂度分析的方法,重点介绍了如何通过盒维数来量化这些物体的自相似性和复杂性。 计算一维、二维和三维分形盒维度的国外网站感觉很不错。
  • 、二和三
    优质
    本项目专注于探索并计算不同维度空间中的对象或图形的分形盒维数,包括从简单的线段到复杂的多维结构。通过精确量化这些几何体的复杂性和自相似性,为理解自然界中的分形现象提供了数学工具和视角。 用MATLAB编写程序来计算一维(1D)、二维(2D)和三维(3D)的分形盒维数。
  • 信号Matlab
    优质
    本简介介绍了一种利用MATLAB软件进行一维信号计盒维数计算的方法。通过编写程序实现对复杂时间序列的数据分析,有助于研究信号的混沌特性。 网上有很多类似的资源,但大多数都不完整或根本无法运行。这是我经过调试后得到的版本。只需要更改你所打开的dat或xlvs文件即可使用。另外,源代码不知从何处获得,因为网上的版本很多,不清楚原作者是谁,总之感谢他的辛勤付出。
  • MATLAB
    优质
    本程序用于在MATLAB环境中计算数据集的盒维数,提供了一种简便的方法来分析复杂系统的分形特性。 根据计盒维数原理编写了求一维曲线分形维数的MATLAB程序。
  • Matlab
    优质
    本程序为基于Matlab开发的一款盒维数计算工具,适用于科研与工程领域中的复杂数据集分析,能够高效准确地估计对象的分形维度。 盒维计算的MATLAB程序非常清晰,并附有示例图片以帮助理解盒维概念。
  • 逐像素图像生成-MATLAB实现
    优质
    本研究探讨了利用MATLAB软件通过盒计数法进行逐像素分形维数计算,并生成相应的分形维数图像,提供了一种有效的分析复杂系统的方法。 分形维数(FD)图像是通过将原始CT图像中的每个像素视为其7x7邻域内估计的单个分形维度来生成的。这样得到的FD图像显著增强了组织纹理,使得内部细微结构比在原始CT图像中更加清晰可见。这有助于医生更容易地从周围正常组织中识别出肿瘤;此外,感兴趣的肿瘤区域平均分形维数值可以指示该肿瘤的侵袭性程度。 相关参考文献为:OS Al-Kadi 和 D. Watson,“侵袭性和非侵袭性肺肿瘤CE CT图像的纹理分析”,IEEE生物医学工程汇刊,卷55,第1822-1830页,2008年。