【摘要】:MFSD的估计可基于多种算法,如WTMM,DFA,WL,DMA等,其中基于结构函数的MFSD被称为标准化的MFSD算法。在文献[10]中,Kantelhardt等人研究了MFDFA与基于结构函数的MFS算法的关系,这里采用类似的分析方法可得DFA-MFSD与SF-MFSD之间的关系。对于具有紧支撑测度所定义的平稳的归一化的时间序列,DFA-MFSD中定义的时变多重分形尺度函数hn可直接与SF-MFSD算法中的时变配分函数τn建立关系。此处不考虑趋势项的影响,DFA-MFSD可简化为FA-MFSD。
MFSD的估计可基于多种算法,如WTMM,DFA,WL,DMA等,其中基于结构函数(structure function,SF)的MFSD被称为标准化的MFSD算法。在文献[10]中,Kantelhardt等人研究了MFDFA与基于结构函数的MFS算法的关系,这里采用类似的分析方法可得DFA-MFSD与SF-MFSD之间的关系。对于具有紧支撑测度所定义的平稳的归一化的时间序列,DFA-MFSD中定义的时变多重分形尺度函数hn(q)可直接与SF-MFSD算法中的时变配分函数τn(q)建立关系。
将式(5.51)代入式(5.45),则式(5.47)可重写为
不失一般性,假定Ns=int(N/s)为正整数,可得
式中,q为DFA-MFSD算法中的阶数。将式(5.54)代入式(5.55),可得与式(5.53)一致的结果,由此可获得时变多重分形质量指数与时变尺度函数之间的关系为
另一套描述多重分形谱分布的语言为fn(α)~(n,α),其中质量指数τn(q)与多重分形谱fn(α)为Legendre变换对,即fn(α)可表示为τn(q)的Legendre变换,即(www.xing528.com)
式中,αn为时变的奇异性指数,fn(α)为时变的多重分形谱分布,利用式(5.56)和式(5.57),可得αn和fn(α)与时变尺度函数hn(q)之间的关系为
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