去滑动均值趋势的De Wijs模型多重分形特征分析

运用去滑动均值算法,探讨了De Wijs模型的多重分形特征。结果显示,趋势波动函数Fq(s)与尺度s具有较好幂律关系,Hurst指数h(q)与标度函数τ(q)都是随q变化的非线性函数,且随着富集参数d的增大,多重分形谱f(α)曲线跨度越大,指示多重分形特征越明显。这表明去滑动均值算法是识别De Wijs模型的多重分形特征及区分其分形强度的有效方法,可为进一步应用于实验数据的非线性特征分析提供理论指导。

高斯噪声影响下的去滑动均值趋势多重分形对比分析

运用去滑动均值算法,研究了叠加高斯噪声的二项重分形模型的多重分形特征,并与去趋势波动分析算法进行对比分析。结果显示:叠加高斯噪声序列会影响MFDMA与MFDFA算法的计算结果,且高斯噪声影响程度大;在低噪声强度下的MFDMA算法计算精度优于MFDFA算法,随着噪声强度的增大,MFDMA对噪声更为敏感,计算精度下降更快。