下面是一个使用Higuchi算法计算分形维数的简单示例，代码如下：

Higuchi算法是一种用于估计复杂几何结构分形维度的统计方法。在给定的数据序列中，它通过测量数据点之间的距离随尺度变化的趋势来确定分形维数。下面是一个简单的Python代码示例，展示了如何使用Higuchi算法：

import numpy as np

def higuchi_fd(data, max_scale=None, box_size=3):
    # 数据预处理
    data = np.array(data)
    
    # 如果未指定最大尺度，取数据长度的一半
    if max_scale is None:
        max_scale = len(data) // 2
    
    # 初始化变量
    n_scales = []
    distances = []

    # 使用Higuchi算法
    for scale in range(1, max_scale + 1):
        for i in range(len(data) - scale):
            j = i + scale
            distances.append(np.linalg.norm(data[j] - data[i]))
        
        # 计算平均距离
        avg_distance = np.mean(distances)
        
        # 将当前尺度添加到结果列表
        n_scales.append(scale)

        # 更新距离列表，准备下一轮迭代
        distances.clear()

    # 平滑n_scales列表，寻找线性增长区域
    smooth_n_scales = [np.mean(n_scales[i:i+5]) for i in range(len(n_scales) - 4)]
    
    # 计算分形维数
    fractal_dim = np.log(smooth_n_scales[-1]) / np.log(box_size)
    
    return fractal_dim

# 示例数据
data = ...  # 输入你需要分析的分形数据

# 调用函数并获取分形维数
fractal_dimension = higuchi_fd(data)

在这个例子中，`data`是要分析的分形数据，`max_scale`是最大考虑的尺度范围，`box_size`代表相邻数据点之间的固定步长。返回的是估算的Higuchi分形维数。