区分混沌与伪周期时间序列的替代数据检验
混沌动力学
2007-05-23 v3
摘要
本文提出了一种新的算法来生成伪周期时间序列的替代数据。通过对伪周期数据集的噪声分量施加若干约束，我们设计了一种有效的替代数据生成方法。与其他算法不同，该方法能妥善处理受线性有色观测噪声污染的伪周期轨道。我们将通过Rössler系统的模拟数据集展示该算法区分混沌轨道与伪周期轨道的能力。作为该算法的一个应用实例，我们还将用它来研究人类心电图记录。
引用
@article{arxiv.nlin/0404054,
title = {Surrogate Test to Distinguish between Chaotic and Pseudoperiodic Time Series},
author = {Xiaodong Luo and Tomomichi Nakamura and Michael Small},
journal= {arXiv preprint arXiv:nlin/0404054},
year = {2007}
}
备注
Accepted version, to appear in Phys. Rev. E