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)。
多重分形分析工具开发MFDFA在MATLAB中的实现
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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。
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