基于Matlab的多重分形去趋势交叉相关性分析(MF-DCCA)代码

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简介：
本简介提供了一个基于MATLAB实现的MF-DCCA算法代码，用于量化和分析不同时间序列间的多重分形特性及去趋势交叉关联。该工具箱适用于复杂系统的金融、生理学等多领域的研究者与工程师。多重分形去趋势交叉相关性分析法（MF-DCCA）主要用于研究两个同时发生的具有自相关性的非平稳序列之间的相关性和其多重分形特征。基于Matlab的MF-DCCA代码提供了示例数据，只需参照这些示例数据将自己的数据导入Matlab，并替换代码中标注出的数据变量即可快速获得结果和图表。利用这种方法可以进行交叉相关性检验、计算Hurst指数及其相关参数以及对Hurst指数进行滚动窗口分析等操作。此外还提供有算法出处及应用文献的参考信息。

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基于Matlab的多重分形去趋势交叉相关性分析(MF-DCCA)代码

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本简介提供了一个基于MATLAB实现的MF-DCCA算法代码，用于量化和分析不同时间序列间的多重分形特性及去趋势交叉关联。该工具箱适用于复杂系统的金融、生理学等多领域的研究者与工程师。多重分形去趋势交叉相关性分析法（MF-DCCA）主要用于研究两个同时发生的具有自相关性的非平稳序列之间的相关性和其多重分形特征。基于Matlab的MF-DCCA代码提供了示例数据，只需参照这些示例数据将自己的数据导入Matlab，并替换代码中标注出的数据变量即可快速获得结果和图表。利用这种方法可以进行交叉相关性检验、计算Hurst指数及其相关参数以及对Hurst指数进行滚动窗口分析等操作。此外还提供有算法出处及应用文献的参考信息。

MF-DMA多重分形去趋势交叉相关性分析.zip_交叉相关及分形研究

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本资源包提供了一种新颖的数据分析方法——MF-DMA（多重分形去趋势交叉相关性分析），用于探究不同数据集间的交叉相关性和复杂动力学特性，特别适用于金融、物理等领域中的时间序列分析。含时间序列的多重分形交叉相关性分析以及非对称交叉相关性分析程序可用于论文写作和科研工作。

去趋势互相关分析(DCCA)

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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。

去趋势互相关分析中的DCCA算法代码

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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

MATLAB代码集合：去趋势互相关分析的DCCA算法

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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。

MF-DCCA-333.rar_MF-DCCA-333_MF-DCCA模型_DCCA模型_去趋势_去趋势波动

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这是一个关于MF-DCCA（多尺度分形detrended cross-correlation analysis）模型的数据集，包含了用于分析和去除时间序列数据中非周期性趋势的算法及应用。多重分形去趋势交叉相关系数与多重分形去趋势波动分析可用于不同时间序列的重分形交叉相关性分析。

MF-DCCA-master.zip_DFA分析与MF-DCCA解释_多重分形方法探讨

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本项目提供了DFA（均方差分解分析）和MF-DCCA（多标度权重交叉关联法）工具，用于时间序列数据的多重分形特性分析。适合研究复杂系统中的长程相关性。多重分形趋势互相关分析法（MF-DCCA）可以用来量化这种交叉相关性。例如，可以用基于趋势波动分析的MF-选区方法（MF-X-DFA）。

多重分形去趋势波动分析的MATLAB实现：多重分形方法

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本研究探讨了利用MATLAB软件进行多重分形去趋势波动分析的方法及其应用，重点介绍了多重分形理论在数据分析中的独特优势。在随机过程、混沌理论和时间序列分析领域内，去趋势波动分析（DFA）是一种通过计算alpha或Hurst指数H来确定信号统计自亲和性的方法。它对于长期依赖的时间序列的分析非常有用。然而，传统的DFA只缩放二阶统计矩并假设过程是正态分布的。 MFDFA1 和 MFDFA2 计算所有 q 阶统计矩的 H(q) 以及局部 Hurst 指数 H(t)，这些代码当前存于一个 zip 文件夹中。此外，H(q)和H(t)还用于通过H(q) 的勒让德变换或直接从H(t) 的直方图计算多重分形谱 D(h)。如果使用这些代码进行科学出版物的编写，请引用zip文件夹内包含的Ihlen (2012)。

基于MATLAB的多重分形去趋势波动分析(MFDFA)实现程序

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本程序利用MATLAB实现了多重分形去趋势波动分析（MFDFA），适用于时间序列数据的多重分形特性研究。这是一种近年来提出的复杂度分析方法，相较于其他方法，它更侧重于揭示序列内部的细节信息以及局部波动信息，非常适合用于特征提取。

MFDFA：基于Python的多重分形趋势波动分析

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MFDFA是一款利用Python实现的多重分形去趋势波动分析工具，专为金融时间序列数据提供深入的趋势和波动特征分析。多重分形趋势波动分析（MFDFA）是一种无需模型的方法，能够揭示随机过程或自回归模型的自相似性特征。该方法最初由Peng等人开发，并在Kandelhardt等人的研究中扩展至多重分形分析。最新版本增加了移动窗口系统功能，特别适用于处理短时间序列数据。此外，还引入了扩展DFA（Extended DFA）和经验模式分解作为去趋势化的方法。安装MFDFA库：使用pip命令进行安装： ``` pip install MFDFA ``` 在编辑器中导入该库时，请执行以下操作： ```python from MFDFA import MFDFA ``` 此外，还有一个名为fgn的附加库可以生成分数高斯噪声。关于MFDFA库本身，其基础仅依赖于numpy及其多项式功能。从版本0.3开始，引入了一种新的方法来替代原先基于PyEMD的时间序列趋势变化处理方式。使用MFDFA库进行一维分数阶Ornstein-Uhlenbeck过程的分析时，请参考相关文档和示例代码以获取更多帮助信息。