多尺度趋势分析
摘要：基于时间序列的最佳分段线性逼近，本文介绍了一种基于多尺度分析的方法。建立了一个最佳性准则，并在此基础上构造了一个计算效果较好的算法，用于将时间序列分解为不同尺度上的趋势层次结构（局部线性逼近）。这个层次结构的顶部是整个观测间隔的全局线性逼近，底部是原始时间序列。层次结构的每个内部级别对应于分析序列的分段线性逼近。引入的多尺度趋势分析（MTA）的可能应用远远超出了线性插值问题：本文开发和说明了自仿射、分层和相关性分析的时间序列方法。
作者：I. Zaliapin (1), A. Gabrielov (2), V. Keilis-Borok (1) ((1) UCLA, (2) Purdue University)
论文ID：physics/0305013
分类：Data Analysis, Statistics and Probability
分类简称：physics.data-an
提交时间：2007-05-23