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Non-parametric segmentation of non-stationary time series

机译:非平稳时间序列的非参数分割

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摘要

The non-stationary evolution of observable quantities in complex systems canfrequently be described as a juxtaposition of quasi-stationary spells. Giventhat standard theoretical and data analysis approaches usually rely on theassumption of stationarity, it is important to detect in real time seriesintervals holding that property. With that aim, we introduce a segmentationalgorithm based on a fully non-parametric approach. We illustrate itsapplicability through the analysis of real time series presenting diversedegrees of non-stationarity, thus showing that this segmentation proceduregeneralizes and allows to uncover features unresolved by previous proposalsbased on the discrepancy of low order statistical moments only.
机译:复杂系统中可观测量的非平稳演化通常可以被描述为准平稳咒语的并置。鉴于标准的理论和数据分析方法通常依赖于平稳性的假设,因此重要的是实时检测具有该特性的时间间隔。为此,我们引入了一种基于完全非参数方法的分割算法。我们通过对呈现不同程度的非平稳性的实时序列进行分析来说明其适用性,从而表明该分割过程可以概括并允许仅基于低阶统计矩的差异来揭示先前建议无法解决的特征。

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