多重分形方法论
摘要：多样的方法已经独立地发展出来，在许多不同的背景中研究测度的多重分形性质。虽然它们都传达了同样的直观概念，即为在空间中以相似的方式进行缩放的集合赋予“维度”，但在更严谨的层面上它们并不一定等效。本综述旨在通过呈现多重分形的理论框架和主要实用方法，即矩方法、直方图方法、多重分形去趋势波动分析（MDFA）和模数极大子小波变换（MMWT），以比较和解释的观点对多重分形方法进行统一。
作者：Hadrien Salat, Roberto Murcio, Elsa Arcaute
论文ID：1606.02957
分类：Data Analysis, Statistics and Probability
分类简称：physics.data-an
提交时间：2017-03-08