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Identification of coupled map lattice models of stochastic spatio-temporal dynamics using wavelets

机译:基于小波的随机时空动力学耦合图格模型识别

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摘要

This paper introduces a new approach for the local reconstruction of coupled map lattice (CML) models of stochastic spatio-temporal dynamics from measured data. The nonlinear functionals describing the evolution of the spatio-temporal patterns are constructed using B-spline wavelet and scaling functions. This provides a multiresolution approximation for the underlying spatio-temporal dynamics. An orthogonal least squares algorithm is used to determine significant terms from wavelet functions to form an accurate representation of the nonlinear spatio-temporal dynamics. Two examples are used to demonstrate the application of the proposed new approach.
机译:本文介绍了一种新的方法,用于从实测数据中随机时空动力学的耦合地图网格(CML)模型的局部重建。使用B样条小波和缩放函数构造了描述时空模式演变的非线性函数。这为基础的时空动力学提供了多分辨率近似。正交最小二乘算法用于从小波函数确定有效项,以形成非线性时空动力学的准确表示。使用两个示例来说明所提出的新方法的应用。

著录项

  • 来源
    《Dynamical Systems》 |2004年第3期|p.265-278|共14页
  • 作者

    L. Z. GUO; S. A. BILLINGS;

  • 作者单位
  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);美国《生物学医学文摘》(MEDLINE);美国《化学文摘》(CA);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 工程基础科学;
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-17 13:08:39

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