多重分形降趋波动分析法和移动平均法的分形谱算法对比分析

发布时间：2018-06-08 03:28

  本文选题：多重分形降趋波动分析法 + 多重分形降趋移动平均法　； 参考：《物理学报》2015年13期

【摘要】：多重分形降趋波动分析法(MFDFA)和多重分形降趋移动平均法(MFDMA)是用来估算一维随机分形信号多重分形谱的两种算法,已被拓展应用于二维和高维分形信号的分析.本文简要介绍了MFDFA和MFDMA算法及其在一维时间序列中的应用.首次系统地从算法模型、计算统计精度、样本量的敏感性、无标度区选取的敏感性、矩选择的敏感性和计算量这六个方面对两种算法进行了对比分析,以典型多重分形信号BMC信号为例,分析两种算法的适用性和优劣性.为实际应用中,针对具体信号如何选用MFDFA或MFDMA算法,以及两种算法的参数设置提供了有价值的参考.
[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.
【作者单位】： 南京理工大学电子工程与光电技术学院;江苏科技大学电子信息学院;上海交通大学电子信息与电气工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(批准号:61301216,61171168)资助的课题~~
【分类号】：TN911.6

【共引文献】

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本文编号：1994225