Advertisement

MATLAB程序用于多重分形谱的计算。

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

简介：
该多重分形谱计算程序，基于MATLAB开发，具备广泛的应用价值，例如在股市分析领域中发挥作用。若在使用过程中遇到任何疑问或问题，恳请各位及时向我反馈，以便我能尽快提供协助。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Matlab中的多重分形谱计算程序
    优质
    本程序用于计算和分析复杂信号或数据集的多重分形谱，适用于科学研究与工程领域中对非线性动力学特性的深入探究。 多重分形谱计算程序采用MATLAB编写，适用于股市分析等领域。欢迎各位用户在使用过程中及时反馈问题。
     
  • Matlab中的多重分形计算程序
    优质
    本程序为使用MATLAB编写的多重分形分析工具，适用于进行复杂数据集的分形维度计算与可视化，便于科研和工程应用。 多重分形谱MATLAB计算程序。输入数据为空，请自行选择。
     
  • 二值图像的多重分形谱分析：输入二值图像，计算其多重分形谱 - MATLAB开发
    优质
    本项目利用MATLAB实现对二值图像进行多重分形谱分析，通过输入二值图像数据，精确计算并展示其多重分形特性。 二值图像的多重分形谱分析是图像处理领域的一个重要概念，在复杂系统的分形研究中广泛应用，涵盖地质、生物及计算机视觉等多个科学领域。这里我们将讨论一个基于MATLAB开发的程序，用于计算二值图像的多重分形谱。 首先需要了解二值图像是指像素仅有两种状态的图像，通常表现为黑色和白色或用0和1表示。这种类型的图像常用于文字识别、边缘检测及对象分割等任务中，在这些应用中每个像素要么属于背景要么属于前景，这种简单的二元属性使得它们在分形分析中尤为适用。 分形理论是一种研究不规则形状与复杂结构的方法，关注的是对象的自相似性和尺度不变性。多重分形谱是这一理论的一个扩展概念，它考虑了不同尺度上对象复杂性的变化，并能更全面地描述其性质。对于二值图像而言，多重分形谱可以揭示局部差异和整体分布的复杂程度。 2003年Posadas等人提出了一种基于盒计数法（Box-Counting Method）计算二值图像多重分形谱的方法。该方法通过调整不同大小盒子覆盖图像来估计其分维数，在多重分形分析中，不仅计算单一的分维数值还对不同强度像素进行分类并分别计算它们对应的多个分维数值，形成一个谱图。这些不同的维度反映了图像在各个强度级别的复杂性。 为了实现这一过程，MATLAB程序执行以下步骤： 1. 图像预处理：可能包括去除噪声、平滑处理或二值化等操作以将原始图像转换为二值形式。 2. 盒子划分：把整个图像分割成许多小的正方形区域（盒子）。 3. 计算覆盖率：统计不同尺寸盒子内的黑色像素数量，并记录每个盒子里的比例。 4. 广义维数计算：根据比例与盒子大小的关系，确定对应于各种比例的不同分维数值。 5. 多重分形谱构建：汇总所有覆盖度对应的分维度值以生成多重分形光谱。 通过分析这些结果，研究人员能够更好地理解图像的复杂性、不均一性和自相似特征。在土壤科学中可以利用这种方法评估土壤结构的复杂程度；地质学方面可用于揭示地层界面的非规则特点；而在计算机视觉领域则有助于识别和描述特定图像特性。 使用MATLAB进行二值图象多重分形谱分析是一种强大的工具，能够提供有关复杂度、不均匀性和自相似性的丰富信息。通过此程序用户可以方便快捷地对二值图像实施分形研究，并在各种科学研究与工程应用中获得有价值的见解。
     
  • 多重分形及其谱分析（MATLAB）
    优质
    本课程介绍多重分形理论及谱分析方法，并通过MATLAB进行实践操作，帮助学生掌握复杂系统中的非线性数据分析技能。 这段文字描述了一个资源包的内容，其中包括用于计算数列多重分形维数的m文件以及数据示范格式。
     
  • 多重分形及其谱分析（MATLAB）
    优质
    本课程介绍多重分形理论及其在数据分析中的应用，重点讲解如何使用MATLAB进行谱分析和计算。适合数学、物理及工程领域的研究者学习。 该程序用于对一维数据进行多重分形分析，是用MATLAB编写的代码。
     
  • MATLAB源码 用于多重分形分析及奇异值计算
    优质
    本资源提供了一套全面的MATLAB代码库，专门针对多重分形分析与奇异值分解的应用需求。该工具箱包括了执行复杂数据分析所需的函数和算法，适用于科研人员和工程师进行深入的数据探索和建模工作。 多重分形是一种复杂的分形结构，由多个区域组成。为了更细致地描述其复杂性和不均匀性，需要引入概率分布函数及其各阶矩的计算方法。这些计算结果形成了一个连续谱，称为多重分形或多标度分形。
     
  • MATLAB开发——二值图像的多重分形谱分析
    优质
    本项目利用MATLAB进行二值图像的多重分形谱分析，通过计算图像中的复杂度和尺度不变性特征，为图像内容提供深入理解。 使用MATLAB开发一个程序来计算二值图像的多重分形谱。输入为二进制图像，程序将输出该图像的多重分形光谱。
     
  • 二值或多维图像的多重分形谱分析
    优质
    简介：本文探讨了二值和多维图像的多重分形谱分析方法，旨在深入理解复杂图像的数据特性，并提出了一种新的计算框架以提高分析精度。 可以通过计算二值图像的多重分形谱来分析研究对象的分布均匀性，并且这种方法也可以方便地应用于三维云图的分析。
     
  • 基于MATLAB的多重分形代码-MSM_Thanasarn：马氏切换多重分形模型
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB实现的马尔可夫切换多重分形（MSM）模型代码，用于金融时间序列分析。通过模拟与识别复杂数据中的多重分形特性，该工具为风险评估和市场预测提供了强大的技术支持。 双重分形的MATLAB代码（GIT_MSM1） 本代码的第一部分基于Calvet和Fisher的理论基础，并进行模型4个参数的估计过程。我将这段代码从MATLAB转换为Python3。 ------------------------------------------------------------------------- 马尔可夫交换多重分数（MSM） 最大似然估计 v1.0 使用率 [PARAMETERS]=MSM(DATA, K) [PARAMETERS, LL, LLs, DIAGNOSTICS] = MSM(DATA, K, STARTING_VALUES, OPTIONS) 输入： DATA - 平均零数据的列（或行） KBAR - 频率分量的数量 STARTINGVALS - [可选] 优化的起始值 [b，m0，gamma_k，sigma] b- (1, inf)
     
  • 基于MATLAB的多重分形去趋势波动分析(MFDFA)实现程序
    优质
    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。