我想用栅格图像来计算hurst指数,请在上述基础上进行修改
时间: 2023-12-27 12:02:09 浏览: 49
好的,以下是在Matlab中使用栅格图像计算Hurst指数的简单代码:
```matlab
% 导入栅格图像
img = imread('image.png'); % 请将文件名替换为实际的文件名
img_gray = rgb2gray(img);
% 将像素值转换为时间序列
fvc = double(img_gray(:)');
% 计算时间序列的平均值
fvc_mean = mean(fvc);
% 计算时间序列离差序列
fvc_diff = fvc - fvc_mean;
% 初始化Hurst指数数组
hurst_index = zeros(1,21);
% 计算Hurst指数
for i = 1:21
t = 2000 + (i-1);
m = 2^(floor(log2(length(fvc)))-i+1);
R = zeros(1,m);
for j = 1:m
idx_start = (j-1)*floor(length(fvc)/m)+1;
idx_end = j*floor(length(fvc)/m);
R(j) = range(fvc_diff(idx_start:idx_end));
end
hurst_index(i) = log2(R(end)/mean(R));
end
% 绘制Hurst指数随时间的变化图
years = 2000:2020;
plot(years, hurst_index);
xlabel('年份');
ylabel('Hurst指数');
title('栅格图像的Hurst指数');
```
在这个代码中,我们首先使用`imread`函数导入一个栅格图像,并将其转换为灰度图像。然后,我们将像素值转换为时间序列,并使用与之前代码相同的方法计算Hurst指数。最后,我们绘制出Hurst指数随时间的变化曲线。
请注意,使用栅格图像计算Hurst指数的主要区别在于,我们不再需要手动指定时间跨度,而是使用像素的空间位置来推断时间。此外,我们还可以使用不同的像素分辨率来探索Hurst指数与图像分辨率之间的关系。
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