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Matlab和Python中关于多重分形分析的代码（chhabra-jensen）。

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简介：
双重分形的Matlab代码，由贾布拉·詹森（Chhabra-Jensen）所开发，是基于Chhabra-Jensen方法的复杂多重分形分析。请务必参考França等人（2018）发表于生理学前沿，第9页，第1767页的文章，并查阅DOI：10.3389/fphys.2018.01767。该代码的构建灵感来源于Chhabra和Jensen（1989）在物理评论快报上发表的研究成果，具体见第62卷第12期，第1327-1330页。此外，该项目还提供Python版本。为了获取代码，请使用以下Git命令进行克隆：git clone https://github.com/lucasfr/chhabra-jensen。该函数在Matlab环境中通过执行指定的命令运行：[alpha,falpha,Dq,Rsqr_alpha,Rsqr_falpha,Rsqr_Dq,muScale,Md,Ma,Mf]=...ChhabraJensen_Yuj_w0(Timeseries,qValues,sc

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  • 多重分形的MATLAB代码及Python实现-基于Chhabra-Jensen算法
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    本资源提供了一套详细的MATLAB与Python代码，用于实现基于Chhabra-Jensen算法的多重分形分析。通过这些程序，用户能够有效计算数据集或信号的时间序列的多重分形谱，适用于复杂系统研究、金融数据分析等领域。 双重分形的MATLAB代码基于贾布拉-詹森（Chhabra-Jensen）方法进行多重分形分析。参考文献如下：França, LGS, Miranda, JGV, Leite, M., Sharma, NK, Walker, MC, Lemieux, L. 和 Wang，Y. (2018). 生理学前沿，第9卷，文章编号1767。DOI: 10.3389/fphys.2018.01767。 该代码依据以下方法开发：Chhabra, A.& Jensen, R.(1989)。物理评论快报，62(12)，第1327-1330页。 还包括Python版本的实现。 MATLAB函数调用方式如下： [alpha,falpha,Dq,Rsqr_alpha,Rsqr_falpha,Rsqr_Dq,muScale,Md,Ma,Mf]=ChhabraJensen_Yuj_w0(Timeseries,qValues,sc)
     
  • 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。
     
  • 基于MATLAB的多重分形代码-MSM_Thanasarn：马氏切换多重分形模型
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    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)
     
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    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）
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    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。
     
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  • 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。
     
  • 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)。
     
  • MATLAB中关于Harq重传的分析
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