研究欧盟碳期货市场成熟的期货交易模式，对我国发展低碳经济具有重要的现实意义。基于优化后的OSW-AMF-DFA模型和OSW-AMF-DCCA模型......

为探究COVID-19疫情期间污染减排对森林生态系统中PM2.5/PM10演变特征的影响,基于多重分形去趋势波动分析方法,对比研究了疫情期间......

机械振动信号呈现分形特征,多重分形方法既能描述信号整体的不规则性,同时还可精细地刻画信号局部的特性.为提取非线性信号特征,提......

雷达通过回波中目标与杂波的差异来区分目标并实现目标检测。在对海雷达的多种干扰杂波中,海杂波是影响雷达探测的主要因素。传统......

为准确掌握基坑变形发展趋势,以多重分形去趋势波动分析(multifractal detrended fluctuation analysis,MF-DFA)及Spearman秩次检......

通过多重分形去趋势波动分析方法分析了6种常见的电能质量信号,证明了电能质量信号具有多重分形特征。据此提出基于多重分形去趋势......

大坝监测数据分析是大坝安全监测的重要环节,是认识大坝规律和判断大坝安全的重要手段。运用多重分形去趋势波动分析理论研究大坝......

针对高速列车运行中的状态识别问题,提出基于多重分形去趋势波动分析的高速列车状态识别新方法。通过分析发现,高速列车在不同运行......

为了研究不同电价的动力学特征,本文利用多重分形去趋势波动分析（MF-DFA）对全球典型的区域电力市场：加拿大阿尔伯塔省安大略省和哥伦......

为了研究摩擦副磨合磨损过程中摩擦振动变化规律,实现通过摩擦振动识别摩擦副的磨合磨损状态,在摩擦磨损试验机上进行了船用柴油机......

运用多重分形去趋势波动分析(MF-DFA)和多重分形去趋势交互相关分析(MF-DCCA)研究金融危机后,对全球五大洲的代表国家:中国、南非......

针对旋转机械系统故障信号的非平稳性、非线性等复杂特征，给出一种基于多重分形去趋势波动分析的机械故障诊断方法。该方法首先对原......

电机是现代工业生产和生活中必不可少的设备,一旦发生故障,不仅会影响机械系统的运行,造成严重的经济损失,甚至威胁人员安全。随着......

针对滚动轴承振动信号非线性、非平稳性以及故障特征难以提取的问题,提出了基于局部特征尺度分解（local characteristic-scale deco......

利用丹东1951~2010年逐日温度和降水资料,以多重分形去趋势波动分析法定义极端事件的阈值,分析了该地区极端最高温度、极端最低温......

癫痫患者的脑电特征是临床诊断、分类和预报癫痫的重要依据.作为测度时间序列内在模式变化的近似熵和样本熵成为一种临床癫痫分类......

为了评估多重分形去趋势波动分析（MFDFA）在滚动轴承损伤程度识别中的性能，采用MFDFA 计算了轴承故障信号的多重分形谱，多重分形谱的左......

本文基于多重分形去趋势波动分析方法(MFDFA)实现了对受试者心理压力状态的评估。研究针对不同心理压力状态下,脑电信号多重分形去......

叶片是作物的重要生理器官之一,其图像能有效反映作物营养素缺失和病害种类及影响程度。在数字农业中,基于计算机和数学方法的叶片......

本文首先利用多重分形去趋势波动分析方法计算上证50指数的广义Hurst指数,发现融资融券交易开启后,以上证50指数为代表的中国股票......

轨道电路是以钢轨作为导体,用于自动、连续检测线路是否被列车占用的电路,此外,由轨道电路发送的轨道信号还通过电磁感应方式为列......

铁路运输是综合交通运输体系的重要组成部分,也是“一带一路”战略的助推器。安全是铁路运输的前题,尤其是在列车经过六次提速和高......

作物信息科学的重要内容是如何利用作物的信息对其进行无损营养诊断,光谱分析是一种有效可行的途径。对于油菜而言,冠层光谱的特征......

利用多重分形理论中的标准多重分形分析、仿多重分形分析、多重分形去趋势波动分析3种方法对PJM 2001年和加州2000年电力市场的峰......

心脏是人体最为重要的器官之一,心脏疾病问题给人们带来的痛苦和障碍已成为许多国家关注的重点,在世界上心脏疾病被人们广泛地关注......

针对滚动轴承故障损伤程度难以确定的问题,提出对滚动轴承不同故障位置、不同损伤程度的振动信号进行故障特征提取及智能分类的故......