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Brown粒子轨道是一条分形曲线,Brown运动在电路中产生涨落电压而引起噪声影响仪器质量,本从分形学角度将Brown运动分为两部分,进而分析了它们对仪器灵敏度的影响,并提出了控制噪声的方法。 相似文献
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以6种具有典型特征的生成元构造了6个具有相同rms粗糙度的规则表面,用变分法计算了这些表面的分形维数,结果表明,分形维数可以将具有相同rms粗糙度的表面区分开来,它定量表征了表面的总体形貌。进一步将多重分形的方法应用到对这些表面的分析中,发现多重分形谱可以全面反映表面概率的分布特征。多重分形谱的宽度可以定量表征表面的起伏程度,多重分形谱最大、最小概率子集维数的差别可以统计表面最大、最小概率处的数目比例。
关键词:
粗糙度
分形维数
多重分形谱 相似文献
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无标度区间是时间序列在统计意义上存在分形自相似性的尺度范围,是交通流多重分形特征研究中的重要组成部分.为解决交通流多重分形研究中多重分形去趋势波动分析法(multi-fractal detrended fluctuation analysis,MF-DFA)缺乏有效识别无标度区间方法的问题,本文在分析算法过程中交通流波动函数对数曲线突变点性质的基础上,结合传统无标度区间识别方法的构建思想,建立基于MF-DFA算法的无标度区间自动识别方法.以北京市二环快速路外环方向的部分道路为例开展实例研究,通过与传统无标度区间识别方法的结果对比,验证新方法的有效性.研究结果表明:本文方法能自动识别交通流多重分形无标度区间,且稳定性好;案例研究可知交通流短时间内波动较小、自相似性较强,随着研究时间段变长、交通流波动逐渐变大,自相似性逐渐消失,进一步解释了交通流无标度区间的有限性. 相似文献
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多重分形降趋波动分析法(MFDFA)和多重分形降趋移动平均法(MFDMA)是用来估算一维随机分形信号多重分形谱的两种算法, 已被拓展应用于二维和高维分形信号的分析. 本文简要介绍了MFDFA和MFDMA算法及其在一维时间序列中的应用. 首次系统地从算法模型、计算统计精度、样本量的敏感性、无标度区选取的敏感性、矩选择的敏感性和计算量这六个方面对两种算法进行了对比分析, 以典型多重分形信号BMC信号为例, 分析两种算法的适用性和优劣性. 为实际应用中, 针对具体信号如何选用MFDFA或MFDMA算法, 以及两种算法的参数设置提供了有价值的参考. 相似文献
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多重分形分析图象边缘提取算法 总被引:5,自引:7,他引:5
提出了一种基于多重分形分析的图象边缘提取算法,通过计算每个象素点的奇异值和多重分形谱,并根据多重分形谱的各种测度修正,提取出图象的边缘信息.在分析图象的各种象素点的多重分形谱特性的基础上,着重分析了多重分形谱常用的若干测度以及选取标准.该算法利用奇异性Hölder指数和多重分形谱以及它们组成的判据来进行图象边缘提取的思路不同于传统的基于梯度的局部极值点来进行图象边缘提取的方法.实验结果表明:该算法可以在保留重要边缘信息的情况下去除不重要细节,更能符合人的视觉心理. 相似文献
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多重分形谱及其在材料研究中的应用 总被引:15,自引:0,他引:15
详细讨论了多重分形谱中各参量的物理意义,拽出随机多重分形谱中出现异常区的原因。提出了一种舒去少量异常小的分布概率的方法,局部消除了异常区,最后介绍了一些多重分形谱在材料研究中的应用。 相似文献
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用原子力显微镜测定了Si衬底,未退火和退火ZnO薄膜的表面形貌,为了获得AFM图像的多重分形谱,比较了5种计算局域高度分布概率的方法(相对平均高度的方差、相对平均高度的绝对偏离、以粗糙表面最低点为基准面、以一定深度为基准面和以薄膜平均底面为基准面).发现前三种方法在小概率的子集起主要作用时不能很好地满足标度不变性,后两种方法则能很好地满足标度不变性,其范围可达三个数量级,并且可以对不同样品进行定量的比较.
关键词: 相似文献
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运用分形理论并结合相变动力学模拟冷表面上结霜过程.在相变动力学基础上成功模拟了结霜初始阶段水蒸气在冷表面上凝结、液滴生长及冻结过程,随后运用分形理论的有限制的扩散凝聚(diffusion limited aggregation,DLA) 模型模拟了霜晶在冻结液滴表面上的形成生长过程.模拟结果与实验结果取得良好的一致,模拟过程中凝结液滴出现及冻结的时间与实验结果几乎完全符合;液滴冻结之前其表面接触半径随时间变化的模拟结果与实验结果基本一致,同时模拟霜层厚度与实验测得霜层厚度也非常接近.研究结果对于探讨分形理
关键词:
分形
相变动力学
结霜
模拟 相似文献
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利用分形来研究高能碰撞多粒子产生机制是新兴的交叉科学,而获取多粒子产生的多重分形谱对了解高能碰撞机制很重要.本文将改进的连续阶数阶乘矩方法应用于40 0GeV/cpp碰撞多重产生的自仿射分析中,首次得到了自仿射多重分形谱. 相似文献
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基于多重分形谱的高光谱数据特征提取 总被引:6,自引:1,他引:6
针对单一分形维数在高光谱数据处理中的不足,提出了一种基于多重分形谱的光谱信号奇异性特征提取方法,引入多重分形谱表征光谱曲线的奇异性特征.该方法根据分形测度将光谱曲线进行划分,用光谱概率测度计算配分函数,通过尺度指数的Legendre变换实现光谱曲线多重分形谱的提取,根据各类地物间的类别可分性准则Bhattacharyya距离选择有效特征,最后利用地物分类实验来验证该方法的有效性.实验结果表明,多重分形谱用于分类时分类精度达95.2%,当其维数为原数据波段数的10%时,总体分类精度仍可达82.2 %.多重分形谱表征了具有相同奇异性的波段子集的分形维数,准确的描述了光谱曲线的奇异性和分布特点,该方法能够有效地实现高光谱数据的特征提取. 相似文献