DFA 去趋势波动分析

DFA的全程是去趋势波动分析法，该方法的一个优点是它可以有效地滤去序列中的各阶趋势成分, 能检测含有噪声且叠加有多项式趋势信号的长程相关, 适合非平稳时间序列的长程幂律相关分析。

function F_n=DFA（DATAwin_lengthorder）
      
       N=length（DATA）;   
       n=floor（N/win_length）;
       N1=n*win_length;
       y=zeros（N11）;
       Yn=zeros（N11）;
       
       fitcoef=zeros（norder+1）;
            mean1=mean（DATA（1:N1））;
       for i=1:N1
           y（i）=sum（DATA（1:i）-mean1）;
       end
       y=y‘;
       for j=1:n
           fitcoef（j:）=polyfit（1:win_lengthy（（（j-1）*win_length+1）:j*win_length）order）;
       end
       for j=1:n
           Yn（（（j-1）*win_length+1）:j*win_length）=polyval（fitcoef（j:）1:win_length）;
       end
       sum1=sum（（y‘-Yn）.^2）/N1;
       sum1=sqrt（sum1）;
       F_n=sum1;
          

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件     380860  2010-07-22 10:00  DFA\1.eps

     文件      70453  2010-07-22 09:55  DFA\data.mat

     文件        666  2010-07-22 09:55  DFA\DFA.m

     文件        803  2010-07-22 09:59  DFA\runDFA.m

     目录          0  2010-07-22 10:01  DFA

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