循环奇异谱分析：一种信号提取的新自动化流程
信号处理
2020-10-02 v1 应用统计
摘要
有时，我们关注分离出与给定频率相关的波动。我们提出SSA的一种新变体——循环SSA（CiSSA），其允许提取预先指定的任意频率相关的信号。相较于其他需要事后识别提取信号对应频率的方法，这是一个新颖之处。我们证明CiSSA渐近等价于这些替代方法，但优势在于避免了后续频率识别的需要。我们通过针对线性和非线性时间序列的若干模拟检验了其良好性能，并与替代SSA方法比较。我们还证明了其在非平稳情形下的有效性。为展示其在真实数据上的应用，我们将CiSSA用于提取六个国家工业生产指数的商业周期并对其进行去季节化。经济学家关注该指标以实时评估经济状况。我们发现估计的周期与OECD dated recessions相符，显示了其在商业周期分析中的可靠性。最后，我们分析了估计分量的强可分离性。特别地，我们核查去季节化时间序列未显示任何残存季节性的证据。
引用
@article{arxiv.2003.12859,
title = {Circulant Singular Spectrum Analysis: A new automated procedure for signal extraction},
author = {Juan Bógalo and Pilar Poncela and Eva Senra},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.12859},
year = {2020}
}