多重分形降趨波動分析法和移動平均法的分形譜算法對比分析
本文選題:多重分形降趨波動分析法 + 多重分形降趨移動平均法; 參考:《物理學報》2015年13期
【摘要】:多重分形降趨波動分析法(MFDFA)和多重分形降趨移動平均法(MFDMA)是用來估算一維隨機分形信號多重分形譜的兩種算法,已被拓展應用于二維和高維分形信號的分析.本文簡要介紹了MFDFA和MFDMA算法及其在一維時間序列中的應用.首次系統(tǒng)地從算法模型、計算統(tǒng)計精度、樣本量的敏感性、無標度區(qū)選取的敏感性、矩選擇的敏感性和計算量這六個方面對兩種算法進行了對比分析,以典型多重分形信號BMC信號為例,分析兩種算法的適用性和優(yōu)劣性.為實際應用中,針對具體信號如何選用MFDFA或MFDMA算法,以及兩種算法的參數(shù)設置提供了有價值的參考.
[Abstract]:MFDFAA and MFDMA are two algorithms used to estimate multifractal spectrum of one-dimensional random fractal signals, which have been extended to analyze two-dimensional and high-dimensional fractal signals. This paper briefly introduces MFDFA and MFDMA algorithms and their applications in one-dimensional time series. For the first time, the two algorithms are compared and analyzed systematically from six aspects: algorithm model, calculation accuracy, sensitivity of sample size, sensitivity of selecting scale-free region, sensitivity of moment selection and calculation amount. Taking the typical multifractal BMC signal as an example, the applicability and superiority of the two algorithms are analyzed. It provides a valuable reference for how to select MFDFA or MFDMA algorithm and how to set the parameters of the two algorithms in practical application.
【作者單位】: 南京理工大學電子工程與光電技術(shù)學院;江蘇科技大學電子信息學院;上海交通大學電子信息與電氣工程學院;
【基金】:國家自然科學基金(批準號:61301216,61171168)資助的課題~~
【分類號】:TN911.6
【共引文獻】
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,本文編號:1994225
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