hurst matlab

Hurst指数是一种用于计算不规则几何图形的分形特征的指数。在Matlab中，可以编写一个函数来计算Hurst指数。该函数接受一个N行3列的矩阵作为输入，其中每一行代表一个数据点的坐标，s为度量步长，可以取1，2，3，4等。函数的输出是Hurst指数。

以下是一个示例的Matlab函数，用于计算Hurst指数：

function output = hurst(input, s)
    % 计算每个数据点之间的距离
    distances = pdist(input);
    
    % 将距离按照度量步长s划分为子序列
    sub_sequences = mat2cell(distances, s*ones(1, size(distances, 2)/s));
    
    % 计算每个子序列的标准差
    stds = cellfun(@std, sub_sequences);
    
    % 计算每个子序列的平均值
    means = cellfun(@mean, sub_sequences);
    
    % 计算Hurst指数
    output = log2(stds./means);
end

相关问题

dfa hurst matlab

DFA（分形分析）是一种用来研究时间序列数据的方法，它可以揭示数据的长期记忆性质。Hurst指数是用来衡量时间序列数据长期记忆性的工具，它可以告诉我们数据是趋于聚集，还是趋于离散。而Matlab是一个功能强大的数学软件，可以进行各种数据分析和处理。

在Matlab中，可以使用DFA和Hurst指数来分析时间序列数据。首先，我们可以利用Matlab的数据处理功能将时间序列数据导入到Matlab中进行处理。然后，利用Matlab提供的函数或自己编写代码来计算时间序列数据的Hurst指数，从而得到数据的长期记忆性质。最后，可以利用Matlab的绘图功能将分析结果可视化，以便更直观地理解数据的特性。

总之，利用Matlab进行DFA和Hurst指数分析可以帮助我们更深入地理解时间序列数据的长期记忆性质，从而为数据的进一步研究和应用提供重要的参考和支持。Matlab的强大功能和易用性使得这种分析变得更加便捷和高效。

hurst指数 matlab

Hurst指数是描述非函数长周期的重要指标，可以用于判断市场风险。在Matlab中，可以使用以下方法计算Hurst指数：

1. 使用Hurst指数的经典方法：

function H = hurst_classic(X)
    N = length(X);
    M = floor(log2(N));
    Y = cumsum(X - mean(X));
    Z = zeros(M, N);
    for i = 1:M
        n = 2^i;
        for j = 1:N-n+1
            Z(i, j) = range(Y(j:j+n-1));
        end
    end
    R = mean(Z, 2);
    S = cumsum(R);
    S = S(end:-1:1);
    T = (1:M)';
    p = polyfit(log2(T), log2(S), 1);
    H = p(1);
end

2. 使用Hurst指数的改进方法：

function H = hurst_improved(X)
    N = length(X);
    M = floor(log2(N));
    Y = cumsum(X - mean(X));
    Z = zeros(M, N);
    for i = 1:M
        n = 2^i;
        for j = 1:N-n+1
            Z(i, j) = range(Y(j:j+n-1));
        end
    end
    R = mean(Z, 2);
    S = cumsum(R);
    S = S(end:-1:1);
    T = (1:M)';
    p = polyfit(log2(T), log2(S), 1);
    H = p(1) / 2;
end

使用以上两种方法，可以计算给定时间序列X的Hurst指数。其中，`X`是一个包含时间序列数据的向量。