【数据分析】多重分形去趋势波动分析附matlab代码

简介: 【数据分析】多重分形去趋势波动分析附matlab代码

 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。

🍎个人主页:Matlab科研工作室

🍊个人信条:格物致知。

更多Matlab仿真内容点击👇

智能优化算法  神经网络预测雷达通信 无线传感器

信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机

⛄ 内容介绍

Fractal structures are found in biomedical time series from a wide range of physiological

phenomena. The multifractal spectrum identififies the deviations in fractal structure within

time periods with large and small flfluctuations. The present tutorial is an introduction to

multifractal detrended flfluctuation analysis (MFDFA) that estimates the multifractal spec

trum of biomedical time series. The tutorial presents MFDFA step-by-step in an interactive

Matlab session. All Matlab tools needed are available in Introduction to MFDFA folder at the

website www.ntnu.edu/inm/geri/software. MFDFA are introduced in Matlab code boxes

where the reader can employ pieces of, or the entire MFDFA to example time series. After

introducing MFDFA, the tutorial discusses the best practice of MFDFA in biomedical signal

processing. The main aim of the tutorial is to give the reader a simple self-sustained guide

to the implementation of MFDFA and interpretation of the resulting multifractal spectra.

⛄ 部分代码

YMatrix1=[multifractal.*30,RW3];

YMatrix2=[monofractal.*30,RW2];

YMatrix3=[whitenoise.*30,RW1];

X1=2600:3600;

Y1=RW3(2600:3600);

% Create figure

figure1 = figure('PaperType','a4letter','PaperSize',[20.98 29.68],...

   'Color',[1 1 1]);

% Create axes

axes1 = axes('Parent',figure1,'YTickLabel',{'0','200','400','600'},...

   'YTick',[0 200 400 600],...

   'XTickLabel',{},...

   'XTick',zeros(1,0),...

   'Position',[0.13 0.6545 0.7745 0.2705],...

   'LineWidth',2,...

   'FontSize',14);

% Uncomment the following line to preserve the Y-limits of the axes

ylim(axes1,[-220 700]);

hold(axes1,'all');

% Create multiple lines using matrix input to plot

pplot1 = plot(YMatrix1,'Parent',axes1);

set(pplot1(2),'LineWidth',2,'Color',[1 0 0]);

% Create axes

axes2 = axes('Parent',figure1,'YTickLabel',{},'YTick',zeros(1,0),...

   'XTick',zeros(1,0),...

   'Position',[0.6641 0.8264 0.1875 0.1359],...

   'LineWidth',2);

% Uncomment the following line to preserve the Y-limits of the axes

ylim(axes2,[370 570]);

box(axes2,'on');

hold(axes2,'all');

% Create plot

plot(X1,Y1,'Parent',axes2,'LineWidth',2,'Color',[1 0 0]);

% Create axes

axes3 = axes('Parent',figure1,'YTickLabel',{'0','200','400','600'},...

   'YTick',[0 200 400 600],...

   'XTickLabel',{},...

   'XTick',zeros(1,0),...

   'Position',[0.13 0.3833 0.7745 0.272],...

   'LineWidth',2,...

   'FontSize',14);

% Uncomment the following line to preserve the Y-limits of the axes

ylim(axes3,[-220 700]);

hold(axes3,'all');

% Create multiple lines using matrix input to plot

pplot2 = plot(YMatrix2,'Parent',axes3);

set(pplot2(1),'DisplayName','Noise like time series');

set(pplot2(2),'LineWidth',2,'Color',[1 0 0],...

   'DisplayName','Random walk like time series');

% Create ylabel

ylabel('Amplitude (measurement units)','FontSize',14);

% Create axes

axes4 = axes('Parent',figure1,'YTickLabel',{'-200','0','200','400','600'},...

   'YTick',[0 200 400 600],...

   'XTickLabel',{'0','1?00','2?00','3?00','4?00','5?00','6?00','7?00','8?00'},...

   'XTick',[0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000],...

   'Position',[0.13 0.1108 0.7745 0.2723],...

   'LineWidth',2,...

   'FontSize',14);

ylim(axes4,[-220 700]);

hold(axes4,'all');

% Create multiple lines using matrix input to plot

pplot3 = plot(YMatrix3,'Parent',axes4);

set(pplot3(2),'LineWidth',2,'Color',[1 0 0]);

% Create xlabel

xlabel('time (sample number)','FontSize',14);

% Create legend

legend1 = legend(axes3,'show');

set(legend1,'LineWidth',2);

% Create textbox

annotation(figure1,'textbox',[0.2362 0.6476 0.1934 0.04038],...

   'String',{'Monofractal time series'},...

   'FontSize',14,...

   'FitBoxToText','off',...

   'LineStyle','none');

% Create textbox

annotation(figure1,'textbox',[0.2362 0.9246 0.1822 0.04038],...

   'String',{'Multifractal time series'},...

   'FontSize',14,...

   'FitBoxToText','off',...

   'LineStyle','none');

% Create textbox

annotation(figure1,'textbox',[0.238 0.2453 0.1057 0.04038],...

   'String',{'White noise'},...

   'FontSize',14,...

   'FitBoxToText','off',...

   'LineStyle','none');

% Create line

annotation(figure1,'line',[0.3828 0.3828],[0.8978 0.8278]);

% Create line

annotation(figure1,'line',[0.3828 0.4714],[0.8281 0.8291]);

% Create line

annotation(figure1,'line',[0.4713 0.4713],[0.8294 0.9004]);

% Create line

annotation(figure1,'line',[0.3828 0.4705],[0.8995 0.9004]);

% Create line

annotation(figure1,'line',[0.4705 0.6632],[0.8291 0.8277]);

% Create line

annotation(figure1,'line',[0.4696 0.6667],[0.9017 0.9637]);

% Create line

annotation(figure1,'line',[0.1302 0.1293],[0.9327 0.8977],'LineWidth',4,...

   'Color',[1 1 1]);

clear pplot1 pplot2 pplot3 legend1 axes1 figure1 axes2 figure2 axes3 figure3 ans axes4 X1 Y1 YMatrix1 YMatrix2 YMatrix3

⛄ 运行结果

image.gif编辑

image.gif编辑

image.gif编辑

image.gif编辑

image.gif编辑

image.gif编辑

image.gif编辑

正在上传…重新上传取消

image.gif编辑

image.gif编辑

image.gif编辑

⛄ 参考文献

[1]Espen Alexander Fürst E.A.F.I. Ihlen. Introduction to Multifractal Detrended Fluctuation Analysis in Matlab[J]. Frontiers, 2012.

❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

❤️部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除

相关文章
|
2月前
|
算法 定位技术 计算机视觉
【水下图像增强】基于波长补偿与去雾的水下图像增强研究(Matlab代码实现)
【水下图像增强】基于波长补偿与去雾的水下图像增强研究(Matlab代码实现)
119 0
|
2月前
|
算法 机器人 计算机视觉
【图像处理】水下图像增强的颜色平衡与融合技术研究(Matlab代码实现)
【图像处理】水下图像增强的颜色平衡与融合技术研究(Matlab代码实现)
103 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 机器人
使用哈里斯角Harris和SIFT算法来实现局部特征匹配(Matlab代码实现)
使用哈里斯角Harris和SIFT算法来实现局部特征匹配(Matlab代码实现)
164 8
|
2月前
|
机器学习/深度学习 编解码 算法
基于OFDM技术的水下声学通信多径信道图像传输研究(Matlab代码实现)
基于OFDM技术的水下声学通信多径信道图像传输研究(Matlab代码实现)
156 8
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
基于爬虫和机器学习的招聘数据分析与可视化系统,python django框架,前端bootstrap,机器学习有八种带有可视化大屏和后台
本文介绍了一个基于Python Django框架和Bootstrap前端技术,集成了机器学习算法和数据可视化的招聘数据分析与可视化系统,该系统通过爬虫技术获取职位信息,并使用多种机器学习模型进行薪资预测、职位匹配和趋势分析,提供了一个直观的可视化大屏和后台管理系统,以优化招聘策略并提升决策质量。
851 4
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
数据分析大神养成记:Python+Pandas+Matplotlib助你飞跃!
在数字化时代,数据分析至关重要,而Python凭借其强大的数据处理能力和丰富的库支持,已成为该领域的首选工具。Python作为基石,提供简洁语法和全面功能,适用于从数据预处理到高级分析的各种任务。Pandas库则像是神兵利器,其DataFrame结构让表格型数据的处理变得简单高效,支持数据的增删改查及复杂变换。配合Matplotlib这一数据可视化的魔法棒,能以直观图表展现数据分析结果。掌握这三大神器,你也能成为数据分析领域的高手!
254 2
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
2023 年第二届钉钉杯大学生大数据挑战赛初赛 初赛 A:智能手机用户监测数据分析 问题二分类与回归问题Python代码分析
本文介绍了2023年第二届钉钉杯大学生大数据挑战赛初赛A题的Python代码分析,涉及智能手机用户监测数据分析中的聚类分析和APP使用情况的分类与回归问题。
351 0
2023 年第二届钉钉杯大学生大数据挑战赛初赛 初赛 A:智能手机用户监测数据分析 问题二分类与回归问题Python代码分析
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
数据分析的 10 个最佳 Python 库
数据分析的 10 个最佳 Python 库
1141 4
数据分析的 10 个最佳 Python 库
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
数据分析之旅:用Python探索世界
数据分析之旅:用Python探索世界
147 3
|
供应链 数据可视化 数据挖掘
【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】B题:产品订单的数据分析与需求预测 建模及python代码详解 问题一
本文详细介绍了第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛B题的解决方案,涵盖了对产品订单数据的深入分析、多种因素对需求量影响的探讨,并建立了数学模型进行未来需求量的预测,同时提供了Python代码实现和结果可视化的方法。
465 3
【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】B题:产品订单的数据分析与需求预测 建模及python代码详解 问题一

热门文章

最新文章