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【24h】

Diffusion Map Analysis of Multi-Channel Time Series Data

机译:多通道时间序列数据的扩散图分析

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摘要

We show that the diffusion distance computed from time series data in a diffusion mapping can be used to detect the critical slowdown and spatial correlations often observed in advance of critical transitions. It is found that diffusion distances are robust with respect to missing data, and are able to detect inter-channel correlations with time delays.
机译:我们表明,从扩散映射中的时间序列数据计算的扩散距离可用于检测经常在关键转换之前经常观察到的临界放缓和空间相关性。发现扩散距离对缺失数据具有鲁棒性,并且能够与时间延迟检测通道间相关性。

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