【摘要】：2D-MFXDFA算法是基于2D-MFDFA算法的多重分形互相关分析方法。当序列X=Y时，本章中的2D-MFXDFA退化为2D-MFDFA算法。二维MFXDFA算法的主要实现步骤如下。，N1，j=1，2，…步骤3构造出来的曲面uv，w的趋势可以用预先选好的二变量多项式函数u～来拟合。常用的五种降趋函数为式中，1≤i，j≤s。这里以采用式为例，接下来的步骤以及具体参数计算公式与2D-MFDFA算法相同。
2D-MFXDFA算法是基于2D-MFDFA算法的多重分形互相关分析方法。当序列X=Y时，本章中的2D-MFXDFA退化为2D-MFDFA算法。二维MFXDFA算法的主要实现步骤如下。
步骤1 考虑两个自相似（或者自仿射）的曲面，可以用两个二维的阵列X（i，j）和Y（i，j）表示，这里i=1，2，…，N1，j=1，2，…，N2。这两个曲面被划分为N1s×N2s个互不相交的有着相同大小为s×s的方块区间，N1s=［N1／s］，N2s=［N2／s］。每个方块用Xv，w，Yv，w表示，Xv，w（i，j）=X（l1+i，l2+j），Yv，w（i，j）=Y（l1+i，l2+j），1≤i，j≤s。其中，l1=（v-1）s，v=1，2，…，N1s；l2=（w-1）s，w=1，2，…，N2s。
步骤2 对每一个用v和w标记的方块Xv，w和Yv，w，累加和uv，w（i，j）和zv，w（i，j）为
式中，i，j=1，2，…，s。注意uv，w，zv，w本身就是一个曲面。(www.xing528.com)
步骤3 构造出来的曲面uv，w的趋势可以用预先选好的二变量多项式函数u～来拟合。最简单的函数是一个平面。常用的五种降趋函数为
式中，1≤i，j≤s。参数a、b、c、d、e和f是待定的自由参数。这些参数可以利用最小二乘法，通过简单的矩阵运算可以得到具体数值。这里以采用式（4.26）为例，
接下来的步骤以及具体参数计算公式与2D-MFDFA算法相同。
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