MATLAB多重分形分析工具包推荐-Fraclab.rar

在随机过程、混沌理论和时间序列分析中，去趋势波动分析（DFA）是一种评估信号统计自相似性的方法，通过计算alpha（或Hurst指数H）来分析长期依赖的时间序列。传统的DFA仅限于二阶统计矩的缩放，并假设过程服从正态分布。MFDFA1和MFDFA2在当前的zip文件中，计算所有q阶统计矩的H(q)和局部Hurst指数H(t)。此外，它们还提供了通过H(q)的Legendre变换或直接从H(t)的直方图计算多重分形谱D(h)的功能。如果这些代码用于科学出版物，请引用包含在zip文件中的Ihlen（2012）。

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

多重分形谱的matlab计算程序。用户需自行输入数据。

双重分形的Matlab代码 - 分形眼分析概述 这是一个用于分析婴儿视线的分形结构的项目。数据来自婴儿观看适合年龄的电影及其像素化版本时的眼动数据。婴儿也观看了简单的注意力提示。此回购包含从同一年龄段及不同年龄段婴儿收集的样本眼动数据。 数据使用Tobii眼动仪（300 Hz）收集，以下是眼动数据的示例：粉色斑点表示婴儿在电影中的观看位置。加工文件夹包含用于处理视线数据的Matlab代码，主要包括提取婴儿所看之处的（x，y）坐标，并创建婴儿凝视幅度的一维时间序列。 MFFA文件夹中的代码改编自：Espen Ihlen（2020）发布的《多重分形去趋势波动分析》（MATLAB中央文件交换，2020年1月29日检索）。此代码适用于任何时间序列。 分析方法主要用于对赫斯特指数中与年龄相关的变化进行建模，相关R代码亦已提供。

该工具包包含三个主要函数： ap_finder.m: 确定二进制图像中粒子簇的面积和周长，并将结果存储在独立数组中。此函数主要用于创建分形粒子聚集体的面积-周长图。需要注意的是，周长是通过将每个方向上的簇扩展一个像素来确定的，而不是使用MATLAB默认程序。 conn_finder.m: 确定图像连接组件（即簇）的几个几何特征，例如平均簇面积、每个簇的质心坐标、每个簇的回转半径以及相关长度图像。 D_finder.m: 使用缩放/框计数方法计算图像中每个簇的Hausdorff分形维数。该方法包含简短的数学注释。

基于Posadas等人在Soil Sci上的研究，使用其方法计算二值图像的多重分形谱。

MATLAB视频分析工具包，专为通信和信号处理专业的研究生设计。

Matlab聚类分析工具包为进行聚类研究分析提供了简便而有效的可视化编程工具，具有较高的应用价值和用户友好性。

Matlab频谱分析工具包是一个用于处理信号频域特征的工具。它提供了多种算法和函数，用于分析和处理信号的频谱成分。用户可以利用这些工具来进行频谱分析和特征提取，以便更深入地理解信号的频域特性。