用于评估非平稳时间序列非线性的带相位随机化替代数据方法
应用统计
2011-02-01 v1 数据分析、统计与概率
摘要
非线性检验是非线性时间序列分析中最重要的预处理步骤之一。通常，这是通过线性替代数据方法完成的。但众所周知，结果的正确性严重依赖于时间序列的平稳性。由于大多数生理信号是非平稳的，使用线性替代数据方法很容易错误地检测出非线性。在本文中，我们提出了一种方法来扩展生成约束替代时间序列的过程，以评估非平稳数据中的非线性。该方法基于带相位随机化替代数据，与线性替代数据方法相反，它仅随机化高频带中的一部分傅里叶相位。对模拟时间序列的分析表明，与线性替代数据方法相比，我们的方法能够区分线性平稳、线性非平稳和非线性时间序列。当我们将我们的方法应用于存在尖峰和其他非平稳性的心率变异性（HRV）时间序列时，我们能够获得看起来像数据并保留线性相关性的替代时间序列，这是现有替代数据方法无法做到的。
引用
@article{arxiv.1101.6063,
title = {Band-phase-randomized Surrogates to assess nonlinearity in non-stationary time series},
author = {Diego Guarin and Edilson Delgado and Alvaro Orozco},
journal= {arXiv preprint arXiv:1101.6063},
year = {2011}
}
备注
submitted to IEEE Transactions on Biomedical Engineering