检测数据集中的非线性。使用加权缩放指数对Fourier相位图进行表征。
摘要：利用傅里叶相位图的结构特征表征非线性数据集并检测非线性。傅里叶相位图是一个2D的点集M={ (φvec(k), φvec(k+vec(Δ)))}，其中φvec(k)是数据集傅里叶变换的k模的相位， vec(Δ)是一个相位偏移量。通过使用加权标度指数的频谱分析此空间上渲染的信息，可以检测任意尺度vec(Δ)上的相位耦合。我们提出了一种基于原始数据和伪随机样本创建的相位图属性比较的显著性统计检验方法。我们将该方法应用于洛伦兹系统和道琼斯指数的对数股票收益。对于高维数据的应用也是直观的。结果表明，洛伦兹系统和道琼斯时间序列都呈现出明显的非线性行为特征。
作者：Roberto A. Monetti, Wolfram Bunk, Ferdinand Jamitzky, Christoph Raeth, and Gregor Morfill
论文ID：physics/0405130
分类：Data Analysis, Statistics and Probability
分类简称：physics.data-an
提交时间：2007-05-23