Я пишу эту статью не для того, чтобы объяснять многие теоретические аспекты фрактальных измерений, потому что мы можем найти много ресурсов в Интернете, которые объясняют их концептуально. коллаб блокнот. Фрактальные измерения — это нелинейные функции, которые очень полезны при анализе неестественного или хаотического поведения данных временных рядов.
В математике, а точнее во фрактальной геометрии, фрактальная размерность — это отношение, обеспечивающее статистический показатель сложности, сравнивающий, как детали в узоре (строго говоря, фрактальном узоре) изменяются в зависимости от масштаба, в котором он измеряется. Он также был охарактеризован как мера способности паттерна заполнять пространство, которая говорит о том, как масштаб фрактала отличается от пространства, в которое он встроен; фрактальная размерность не обязательно должна быть целым числом.
Теперь я собираюсь объяснить, как мы можем извлечь фрактальные измерения из необработанных данных, которые у нас есть. Мы собираемся извлечь 3 вида фрактальных измерений, вот они.
i) Фрактальная размерность Хигути ii) Фрактальная размерность Каца iii) Фрактальная размерность Петросяна
Теперь мы перейдем непосредственно к коду, который мы собираемся написать для этого извлечения. Первоначально я выбрал данные необработанных сигналов давления из набора данных гидравлических систем из репозитория машинного обучения UCI. Теперь нам нужно извлечь все эти 3 фрактальных измерения из необработанных данных.
- Сначала нам нужно импортировать библиотеку с именем antropy, используя команду, показанную на изображении ниже.
2. Затем импортируйте эту библиотеку антропологии
3. Прежде чем извлекать эти значения, мы создали отдельные списки для хранения всех трех фрактальных измерений, теперь мы собираемся извлечь эти значения, написав код, как показано на рисунке ниже.
4. Как показано на рисунке выше, мы можем напрямую извлекать фрактальные измерения, используя всего одну строку кода.
5. Мы также извлекли еще одну нелинейную характеристику, называемую флуктуацией без тренда, вместе с этими 3 функциями, поскольку эта функция также очень помогла нам при проведении этого анализа.
Таким образом, мы можем извлечь фрактальные измерения. Основная причина, по которой я написал эту статью, заключается в том, что существует множество ресурсов, которые могут концептуально объяснить, что такое фрактальные измерения. Но есть очень немногие, которые на самом деле объясняют их практическое извлечение. Пока я работал над своим проектом, мне потребовалось более 20 дней, чтобы найти способ извлечения этих фрактальных измерений, поскольку я постоянно искал в Google, YouTube, исследовательских работах. д., но после 20 дней напряженной работы мне удалось узнать об этом на github, на основе чего сейчас и пишу эту статью в среде.
Я не хочу, чтобы кто-то тратил свое время, как я, работая над той же проблемой. Вот почему я пишу эту статью.
Это моя вторая статья, поэтому, пожалуйста, поддержите меня, ребята. Надеюсь, вам понравилось читать эту статью.
Спасибо.
