有限不相关幂律分布数据中的损坏双分形特征
摘要：纠正多重分形波动分析是揭示多重分形特性最可靠的方法之一，尤其是在分析真实世界的时间序列时。然而，我们对于一些方面的了解仍然很少，比如在数据采集过程中的伪像如何影响结果。在这项工作中，我们在合成的具有幂律分布的有限不相关数据中添加了加性噪声以及周期性和随机放置的异常值，并对纠正多重分形波动分析的性能进行了数值研究。我们发现，一方面，由于数据的有限性，会观察到伪多重分形性质，而加性噪声会导致在低噪声水平下对于$q<0$的指数$h_q$进行低估。另一方面，加性周期性和随机放置的异常值会导致在$q=0$附近出现破坏性的反向多重分形性质。此外，随机放置的异常值的存在会导致整个多重分形谱的破坏，与其密度成比例。作为应用，我们研究了三个欧洲主要机场连续飞机降落时间间隔的多重分形特性。
作者：Felipe Olivares and Massimiliano Zanin
论文ID：2110.07394
分类：Data Analysis, Statistics and Probability
分类简称：physics.data-an
提交时间：2022-07-20