用于分析含噪时间序列的GP算法的非主观方法
混沌动力学
2008-11-26 v1 天体物理学
摘要
我们提出了一种对标准Grassberger-Proccacia (GP)算法的改进，用于以非主观方式估计时间序列的相关维数。使用不同类型的时间序列测试了该方法的有效性和准确性，例如来自标准混沌系统、纯白噪声和有色噪声以及添加了噪声的混沌系统的时间序列。研究了该方案在分析含噪时间序列（特别是涉及有色噪声的时间序列）时的有效性。我们获得的一个有趣结果是，对于相同的噪声添加百分比，有色噪声数据与相应的替代数据比白噪声数据更容易区分。作为实际应用的例子，展示了来自天体物理X射线源和人类大脑脑电图数据的分析。
引用
@article{arxiv.nlin/0603024,
title = {A non subjective approach to the GP algorithm for analysing noisy time series},
author = {K. P. Harikrishnan and R. Misra and G. Ambika and A. K. Kembhavi},
journal= {arXiv preprint arXiv:nlin/0603024},
year = {2008}
}
备注
Accepted for publication in Physica D. A numerical code which implements the scheme is available at http://www.iucaa.ernet.in/~rmisra/NLD