基于分形理论的拉杆转子装配振动检测方法

分析了传统DDoS攻击检测方法的局限性，并提出了基于网络流量分形特性的两种新型异常检测方法。通过对网络流量的分形参数Hurst和Holder及其时变函数进行深入分析，研究了网络流量异常的自相似性和多重分形性变化。研究结果表明，这种基于统计分析的新方法能够有效检测和防范DDoS攻击。

在matlab中开发图像运动检测功能，用于探测物体运动。

分形维度（FD）图像通过将原始CT图像中的每个像素视为从其7x7邻居估计的单个分形维度而生成。FD生成的图像显着增强了组织纹理，使内部细微结构更加明显，有助于医生更准确地描绘出肿瘤边界，特别是在周围正常组织中。此外，对感兴趣的肿瘤区域进行的平均分形维度分析还能够指示肿瘤的侵袭程度。详细信息可参考OS Al-Kadi和D. Watson的研究《侵袭性和非侵袭性肺肿瘤CE CT图像的纹理分析》，发表于IEEE生物医学工程期刊，卷55，第1822-1830页，2008年。

基于广义分形插值理论的多尺度分类方法研究 传统的多尺度数据挖掘主要应用于遥感图像，通过图像分辨率或区域分割进行尺度划分并分析。近年来，学者们开始将多尺度方法应用于一般数据集，利用等级理论、概念分层等进行尺度划分，研究不同尺度层的规律，发现多尺度关联规则和多尺度聚类等现象。然而，在一般数据集下，多尺度方法在分类算法中的应用较少。 本研究提出了广义分形插值理论，突破了传统分形插值方法的局限性，拓展了其应用范围。基于此理论，我们设计了一种多尺度分类尺度下推算法 (MSCSDA)。该算法在UCI基准数据集和真实人口数据集上进行了验证，并与KNN、决策树和LIBSVM等算法进行了对比。结果表明，MSCSDA在不同数据集上均展现出优越的性能。

这些 Matlab 代码由 Francois Landais 开发，用于多重分形地形分析。

路面分形模型，用于汽车仿真时的路面输入的最精确模型。

将摄像头对准门或其他关键区域，系统能够实时检测到人员进出并触发警报，用于保护安全。

能够自动监测SQL Server中的数据锁，并在检测到时自动终止相应进程，以释放锁资源。

这个函数提供了一种生成谢尔宾斯基三角形分形图像的有效算法。它在MATLAB环境中运行，打开一个新的图形窗口，并根据指定的迭代次数生成图像。迭代次数必须大于或等于0，较高的迭代次数会导致较长的计算时间。例如，可以使用命令 sierpinski_triangle(6) 来生成六级谢尔宾斯基三角形。