分形维数

20 世纪 70 年代 Mandelbrot 首次提出分形方法,分形几何是非线性科学的交叉研究领域,广泛应用于流体力学、计算机图形图像处理、经济学、社会学、生物学、地质学等学科,分形的引入为科学家们提供了一种全新的视角去揭示自然界中的规律和特性。将分形方法引入地球科学领域,可以用于海岸线的描绘、海底地形图的成图、地震预测、地学图像及数字信号处理等方面。
本程序主要用来处理重力异常数据,以期得到图区的地质构造复杂程度。处理得到的分维数D在一定程度上反应了对应地区地质构造的复杂性和活动强度。D值越大,反应的复杂性越高,反之亦然。

算法

本程序主要基于乔计花等[1]人文章中描述的技术思路改写,初步窗口选择处采用陈歌[2]提到的数据分块处理方法,对选定好每个子矩阵内数据进行一下操作:(为保证计算的可行,取子矩阵窗口大小时长度需为奇数)

具体流程可描述为:(1)对观测数据扩编。(2)根据窗口大小将观测数据分块。(3)对窗口内数据进行傅里叶变换,求取对应等效半径(即半径波数Kj)的二维平均功率谱密度,两边取对数后最小二乘拟合得到beta和logR,再利用测度与分维数的关系得到这一窗口的分维数D。(4)将窗口向后移动,重复(3)的计算,直至所有数据计算完毕。
本程序不改变原始数据的大小,输入(MxN)的数据,计算后得到同样大小(MxN)的分维数D结果。

程序

此处附上程序的可执行文件。(由于设计需要,该程序目前仅支持读取.grd格式的数据,处理生成的数据也为.grd格式,且自动保存到可执行文件路径下)
程序下载点这里

本文仅作自己的一个学习记录,有误解或错误之处还请不吝赐教。

参考文献

[1]乔计花,陈爱萍,任镇寰. 重力异常的分形及在珠江三角洲活动断层解释中的应用[C]//.中国地球物理学会年刊2002——中国地球物理学会第十八届年会论文集.,2002:283.
[2]陈歌. 基于分形理论的重力资料处理技术[D].中国地质大学(北京),2013.

二维数据的分形维数分析(C++实现)相关推荐

  1. 用Numpy和Pandas分析二维数据笔记

    用Numpy和Pandas分析二维数据 上节课,我们利用numpy和pandas分析了一维数据.在这节课中,你将学到这两种库的更多特性.并用它们来分析 二维数据,这节课后,你将能够使用pandas重新 ...

  2. K-means 算法实现二维数据聚类

    所谓聚类分析,就是给定一个元素集合D,其中每个元素具有n个观测属性,对这些属性使用某种算法将D划分成K个子集,要求每个子集内部的元素之间相似度尽可能高,而不同子集的元素相似度尽可能低.聚类分析是一种无 ...

  3. Python-深度学习-学习笔记(13):keras搭建卷积神经网络(对二维数据进行一维卷积)

    Python-深度学习-学习笔记(13):keras搭建卷积神经网络(对二维数据进行一维卷积) 卷积神经网络进行图像分类是深度学习关于图像处理的一个应用,卷积神经网络的优点是能够直接与图像像素进行卷积 ...

  4. 二维数据热力图的绘制

    热力图绘制 前言 解决思路及步骤 需要的软件工具 具体步骤 写在最后 前言 对于二维数据的分析,热力图是一个比较好的手段,通过填充的颜色能直观看出不同变量对结果的影响规律. 上图是横坐标代表pH值,纵 ...

  5. 文本聚类分析算法_Kmeans 算法实现二维数据聚类

    所谓聚类分析,就是给定一个元素集合D,其中每个元素具有n个观测属性,对这些属性使用某种算法将D划分成K个子集,要求每个子集内部的元素之间相似度尽可能高,而不同子集的元素相似度尽可能低.聚类分析是一种无 ...

  6. Wpf DataGrid 绑定Dynamic (二维数据表)

    最近有一个需求,需要根据用户数据动态生成二维数据表,绑定到表格后,用户再次编辑数据,最后再将编辑过的数据,生成类型数据,存入数据库. 仔细分析过后,觉得最适合的方式,莫过于给DataGrid绑定Dyn ...

  7. Python一维二维数据的格式化和处理

    本章导言 什么是数据格式化 前言: -学完本章,看待数据会有一种规范/格式化的视角 -方法论:从Python角度理解文件和数据表示 -实践能力:学会编写带有文件输入输出的程序 1. 数据组织的维度 维 ...

  8. 【数据挖掘】数据挖掘总结 ( K-Means 聚类算法 | 二维数据的 K-Means 聚类 ) ★

    文章目录 一. K-Means 聚类算法流程 二. 二维数据的 K-Means 聚类 1. 第一次迭代 2. 第二次迭代 参考博客 : [数据挖掘]聚类算法 简介 ( 基于划分的聚类方法 | 基于层次 ...

  9. 【数据挖掘】K-Means 二维数据聚类分析 ( K-Means 迭代总结 | K-Means 初始中心点选择方案 | K-Means 算法优缺点 | K-Means 算法变种 )

    文章目录 K-Means 二维数据 聚类分析 数据样本及聚类要求 二维数据曼哈顿距离计算 K-Means 算法 步骤 第一次迭代 : 步骤 ( 1 ) 中心点初始化 第一次迭代 : 步骤 ( 2 ) ...

  10. iterp2函数--------二维数据内插值

    [语法说明] 1.zi=interp1(x,y,z,xi,yi):返回矩阵zi,其元素包含对应于参量xi和yi的元素.用户可以输入行向量和列向量xi和yi,此时,输出向量zi与矩阵meshgrid(x ...

最新文章

  1. iis占用服务器内存,W3wp.exe 进程占用内存高消耗CPU近100%导致网站反应速度缓慢的解决方案...
  2. 利用多个域名来存储网站资源
  3. json对象和json字符串之间的转化
  4. Overlapped I/O模型深入分析[转]
  5. 简单的WinInet编程
  6. 在Spring data中使用r2dbc
  7. 如何正确的在一个循环中删除ArrayList中的元素。
  8. 实现日、周、月排行统计 sql
  9. linux网卡驱动 pdf,Linux下网卡驱动程序.pdf
  10. c语言程序设计题2015,2015年荐C语言程序设计等级考试习题汇编.doc
  11. Thread.sleep() / Object.wait() / Condition.await() / LockSupport.park() / LockSupport.unpark() 区别
  12. 安装Microsoft Visual Studio 2008的时候,经常会出现Microsoft Visual Studio Web创作组件安装失败的情况
  13. input中autocomplete属性
  14. Linux设备驱动02:Linux内核模块
  15. kafka性能优化入门
  16. Nero刻录软件下载
  17. 离散数学 之 序偶的关系(自反性,对称性,传递性)
  18. 大学四年生活总结_大学四年生活总结
  19. 创业公司股权分配较好方案推荐
  20. Oracle创建同义词及赋权

热门文章

  1. 阿里云服务器学生计划--免费领取两个月
  2. Review of Classic Clustering Algorithms
  3. 荣耀6plus+android5.1,荣耀6Plus Emui3.1-Android5.1.1 Root教程
  4. 安装装ankhsvn
  5. adb冲突 傲软_手机投屏到电脑软件
  6. 手机局域网关闭计算机的方法,用手机控制电脑关机 方法介绍【图文】
  7. Maix_Bit官方烧录软件和IDE的使用
  8. Wso2 api manager 帮助文档
  9. 直播特效的实现原理与难点
  10. 跨考中科院计算机 学硕,【20082P】中国科学院大学心理学考研学硕认知神经科学学姐:放弃保研,跨考二战上岸...