内维数

基于Matlab的内维数估计技术实现。

MATLAB递归迭代思路：在正整数集上定义以下迭代序列，通过递归或迭代求出序列中包含最多步数的初始数（n < 1>### 迭代规则1. 若n为偶数：n = n / 22. 若n为奇数：n = 3 * n + 1### 示例例如：以13为起点的序列为13 -> 40 -> 20 -> 10 -> 5 -> 16 -> 8 -> 4 -> 2 -> 1，总计10步。### 实现思路1. 设定递归/迭代函数，定义好奇偶条件语句。2. 计步及更新：每次迭代更新步数和n值，记录每个初始n下的序列步数。3. 检索最大步数：在小于100万的正整数范围内，找出生成最长序列的初始数。利用MATLAB脚本运行代码

2000年发表于《Science》杂志的Isomap算法Matlab代码，用于非线性数据降维，专注于维数约简。

这个Matlab函数利用傅立叶变换来计算三维分形体积的分形维数。

利用MATLAB，在任意分辨率下生成符合任意二维离散概率分布的随机数。

Matlab开发：全面的Higuchi分形维数算法。提供了Higuchi分形维数的完整Matlab代码。

本程序用于计算差分盒维数，仅适用于N*N图形。差分盒维数是一种描述图形复杂度的数学工具，常用于分形分析。 步骤：1. 输入一个NN的二维数组，代表待分析的图形。2. 使用差分盒算法计算不同尺寸的盒子覆盖图形，得到盒子数量与盒子尺寸的关系。3. 通过对数关系拟合，计算出差分盒维数*。 MATLAB实现： function D = box_counting(img) % img 为输入的二值图像（0和1组成的矩阵） N = size(img,1); max_box_size = N; box_sizes = 2.^(0:log2(N)); % 定义不同尺寸的盒子大小

讨论了洛伦兹吸引子的相关维数在Matlab开发中的应用。

这份Matlab源代码用于计算图像及其他信号的盒维数。它支持1D、2D和3D信号的计算。用户可以通过demo快速了解其使用方法。

Matlab开发-Minimumembeddingdimension。采用伪近邻方法来计算数据集中的最小嵌入维数。