SLEX公司

基于SLEX模型的非平稳时间序列判别与分类。非平稳随机过程的统计判别在许多应用中具有重要意义。我们的目标是开发一个能够提取时间序列局部特征、一致性和计算效率的判别方案。在这里,我们提出了一个基于SLEX(光滑局部化复指数)库的判别方案。SLEX库形成了一组同时正交并在时域和频域局部化的Fourier型基。因此,SLEX库能够提取时间序列的局部谱特征。我们程序的第一步,即基于Saito工作的特征提取步骤,是从SLEX库中找到一个能够最好地说明两个或多个时间序列类之间差异的基础。下一步,我们构造了一个判别准则,它与不同类别的SLEX谱之间的Kullback-Leibler散度有关。判别准则基于在特征提取步骤中选择的SLEX基计算的SLEX谱估计。我们证明了该判别方法的一致性,并通过有限样本仿真研究证明了该方法的有效性。最后,我们将我们的方法应用于地震波数据集,主要目的是将未知地震记录的来源分类为地震或爆炸。


zbMATH中的参考文献(参考文献18条)

显示第1至18个结果,共18个。
按年份排序(引用)

  1. 范代尔夫特,安妮;Dette,Holger:非平稳函数时间序列二阶性质的相似性度量及其在聚类和测试中的应用(2021)
  2. 普希斯坦,鲁普雷希特;Preuß,Philip:多元局部平稳过程的平稳性检验(2016)
  3. 阿隆索,安德烈斯梅。;卡萨多,大卫;洛佩斯平塔多,萨拉;Juan,Romo监督的时间序列分类(2014)
  4. Maharaj,Elizabeth Ann:使用复杂解调对周期性时间序列进行分类(2014)
  5. 马哈拉吉,伊丽莎白安;Alonso,Andrés M.:多元时间序列的判别分析:基于ECG信号的诊断应用(2014)
  6. Fokianos、Konstantinos;Promponas,Vasilis J.:时间序列频域聚类的生物学应用(2012)
  7. 塔诺,费雷比;加拉赫,科林;Lund,Robert:等效自方差的弧长检验(2012)
  8. 瓦尔克,马西奥;Pinheiro,Aluísio:通过准(U)统计的时间序列聚类(2012)
  9. 伯姆,希尔玛;恩宝,赫尔南多;冯萨克斯,雷纳;Sanes,Jerome:多元非平稳信号的分类:SLEX收缩法(2010)
  10. 普拉多,拉克尔;韦斯特,迈克:时间序列。建模、计算和推理。(2010年)
  11. 隆德,罗伯特;忧郁,哈尼;Vidakovic,Brani:平稳自方差的相等性检验(2009)
  12. 最后,迈克尔;舒姆威,罗伯特:检测分段局部平稳时间序列中的突变(2008)
  13. 奥尔森,莉娜·林斯塔德;乔杜里,Probal;Godtliebsen,Fred:用于检测时间序列中短期和长期变化点的多尺度光谱分析(2008)
  14. 萨维德,亚历克西斯;普罗波纳斯,瓦西里斯J。;Fokianos,Konstantinos:基于倒谱系数距离的生物时间序列聚类(2008)
  15. 马哈拉吉,伊丽莎白A。;Alonso,Andrés M.:用小波对局部平稳时间序列的判别(2007)
  16. 钱德勒,加布里埃尔;Polonik,Wolfgang:基于过剩质量泛函的局部平稳时间序列判别(2006)
  17. 恩宝,赫尔南多;冯萨克斯,雷纳;郭文胜:多元非平稳时间序列的Slex分析(2005)
  18. 黄小云;恩宝,赫尔南多;Stoffer,David S.:基于slex模型的非平稳时间序列的识别和分类(2004)