MFDFA:Python中的多重分形趋势波动分析-源码

【实例简介】
MFFA 多重分形趋势波动分析MFDFA是一种与模型无关的方法，可以揭示随机过程或自回归模型的自相似性。 DFA由Peng等人首先开发。 1和后来扩展到研究Kandelhardt等人的多重分形MFDFA 。 2 。 在最新版本中，还添加了移动窗口系统，特别适用于短时间序列，最近对DFA的扩展（称为扩展DFA ）和经验模式分解的额外功能（作为去趋势方法）。 安装 要安装MFDFA，您只需使用 pip install MFDFA 在您喜欢的编辑器上，只需将MFDFA导入为 from MFDFA import MFDFA 有一个附加的库fgn可以生成分数高斯噪声。 MFDFA库 MFDFA基础仅取决于numpy ，尤其是numpy的polynomial 。 在版本0.3中，添加了一种基于方法，以替代依赖于PyEMD时间序列趋势变化方法。 使用MFDFA库 一维分数阶Ornstein-U
【实例截图】
【核心代码】
16359648069236827211.zip
└── MFDFA-master
├── contributions.md
├── docs
│   ├── 1dLevy.rst
│   ├── 1dprocess.rst
│   ├── conf.py
│   ├── emd_detrending.rst
│   ├── extendedDFA.rst
│   ├── extensions.rst
│   ├── functions
│   │   └── index.rst
│   ├── index.rst
│   ├── installation.rst
│   ├── license.rst
│   ├── make.bat
│   ├── Makefile
│   ├── moving_window.rst
│   └── _static
│   ├── fig1.png
│   └── fig2.png
├── examples
│   └── fOU.ipynb
├── LICENSE
├── MFDFA
│   ├── emddetrender.py
│   ├── fgn.py
│   ├── __init__.py
│   └── MFDFA.py
├── paper
│   ├── bib.bib
│   ├── fig1.pdf
│   ├── fig2.pdf
│   ├── fig3.pdf
│   └── paper.md
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py
├── test
│   ├── test_EMD.py
│   ├── test_fgn.py
│   ├── test_MFDFA_extras.py
│   └── test_MFDFA.py
└── tester.py

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