实例介绍
【实例简介】
自用的DFA算法，需自设参数，用于数据处理，信号处理，机器学习等方面。全称：Detrended Fluctuation Analysis，DFA，DFA是1994年由Peng等基于DNA机理提出的标度指数计算方法，用于分析时间序列的长程相关性。 DFA 方法的一个优点是它可以有效地滤去序列中的各阶趋势成分, 能检测含有噪声且叠加有多项式趋势信号的长程相关, 适合非平稳时间序列的长程幂律相关分析
【实例截图】
【核心代码】
4744300845373090155.zip
└── DFA.m
0 directories, 1 file
自用的DFA算法，需自设参数，用于数据处理，信号处理，机器学习等方面。全称：Detrended Fluctuation Analysis，DFA，DFA是1994年由Peng等基于DNA机理提出的标度指数计算方法，用于分析时间序列的长程相关性。 DFA 方法的一个优点是它可以有效地滤去序列中的各阶趋势成分, 能检测含有噪声且叠加有多项式趋势信号的长程相关, 适合非平稳时间序列的长程幂律相关分析
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4744300845373090155.zip
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