动态时间序列上多重分形分析的实时更新，使用增量离散小波变换
摘要：在新数据到来时，提出了一种算法来实时更新时间序列的多重分形谱。首先，更新时间序列的离散小波变换（DWT）以适应新的数据值。这是通过以O(L)常数时间的方式，利用先前的计算结果进行最优化实现的，其中L是分解级别的数量。然后，在常数时间内对多重分形谱进行更新。提出了一种新的预计算技术来进一步加速这个过程。在增量更新过程中，考虑了所有可能的2^L个数据对齐方式。与当前仅使用一个二叉框架的DWT方法相比，由此得到的谱估计更稳定、更精确、更高效。它适用于实时在线更新时间序列。
作者：Nicolas Brodu
论文ID：nlin/0511041
分类：Chaotic Dynamics
分类简称：nlin.CD
提交时间：2007-05-23