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State Space Reconstruction Parameters in the Analysis of Chaotic Time Series - the Role of the Time Window Length

机译:混沌时间分析中的状态空间重构参数   系列 - 时间窗长度的作用

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摘要

The most common state space reconstruction method in the analysis of chaotictime series is the Method of Delays (MOD). Many techniques have been suggestedto estimate the parameters of MOD, i.e. the time delay $\tau$ and the embeddingdimension $m$. We discuss the applicability of these techniques with a criticalview as to their validity, and point out the necessity of determining theoverall time window length, $\tau_w$, for successful embedding. Emphasis is puton the relation between $\tau_w$ and the dynamics of the underlying chaoticsystem, and we suggest to set $\tau_w \geq \tau_p$, the mean orbital period;$\tau_p$ is approximated from the oscillations of the time series. Theprocedure is assessed using the correlation dimension for both synthetic andreal data. For clean synthetic data, values of $\tau_w$ larger than $\tau_p$always give good results given enough data and thus $\tau_p$ can be consideredas a lower limit ($\tau_w \geq \tau_p$). For noisy synthetic data and realdata, an upper limit is reached for $\tau_w$ which approaches $\tau_p$ forincreasing noise amplitude.
机译:混沌时间序列分析中最常见的状态空间重构方法是延迟方法(MOD)。已经提出了许多技术来估计MOD的参数,即时间延迟$ \ tau $和嵌入维数$ m $。我们以批判性的观点讨论了这些技术的适用性,并指出了确定成功嵌入所需的总时间窗口长度$ \ tau_w $的必要性。重点放在$ \ tau_w $和底层混沌系统动力学之间的关系上,我们建议将$ \ tau_w \ geq \ tau_p $设置为平均轨道周期; $ \ tau_p $从时间序列的振荡中近似得出。使用合成和实际数据的相关维度来评估过程。对于干净的合成数据,在足够的数据的情况下,大于$ \ tau_p $的$ \ tau_w $值始终会产生良好的结果,因此$ \ tau_p $可以被视为下限值($ \ tau_w \ geq \ tau_p $)。对于嘈杂的合成数据和实数据,达到$ \ tau_w $的上限,接近$ \ tau_p $会增加噪声幅度。

著录项

  • 作者

    Kugiumtzis, Dimitris;

  • 作者单位
  • 年度 1996
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
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