基于慢特征分析的非平稳时序驱动力估计
统计力学
2007-05-23 v1
摘要
慢特征分析（SFA）是一种从快速变化信号中提取缓慢变化特征的新技术。本文证明SFA可用于非平稳时序以高精度估计单一潜在驱动力（仅以常数偏移和因子为限）。螺旋图和 logistic 图的实例说明了其性能。
引用
@article{arxiv.cond-mat/0312317,
title = {Estimating Driving Forces of Nonstationary Time Series with Slow Feature Analysis},
author = {Laurenz Wiskott},
journal= {arXiv preprint arXiv:cond-mat/0312317},
year = {2007}
}
备注
8 pages, 4 figures