DFA MFDFA 多重分形去趋势分析

资 源 简 介

DFA MFDFA 多重分形去趋势分析

详 情 说 明

分形去趋势分析（DFA）是一种用于研究非平稳时间序列长期相关性的方法。它通过计算去趋势后的信号波动来识别分形特征。DFA的核心在于将时间序列分段后去除局部趋势，再分析波动与尺度的关系，其标度指数可以反映序列的长程相关性。

多重分形去趋势分析（MFDFA）是DFA的扩展，能够揭示序列的多重分形特性。MFDFA通过引入不同阶数的统计矩，可以分析不同波动幅度的标度行为差异，适用于具有复杂多尺度特性的信号分析。这两种方法在生理信号、金融时间序列和地球科学等领域有广泛应用。