×
金·萨梅吉玛；佩德罗·莫雷廷（Pedro A.Morettin）。；佐藤、乔·里卡多

有向小波协方差。 （英语） Zbl 1469.62137号

计算。统计数据分析。 130, 61-79 (2019).
摘要：介绍并讨论了二元局部平稳过程协方差结构的因果小波分解，即定向小波协方差。理论上，与基于傅立叶量的估计相比，基于小波的估计更适合于非平稳过程以及具有局部模式、离群值和快速状态变化的过程。文中还给出了模拟数据的定向相干（DC）、小波相干（WTC）和定向小波协方差（DWC）结果。这三个量都可以识别模拟的协方差结构。最后，在基于任务的脑电实验中给出了所提出的定向小波协方差的示例。

MSC公司：

62-08 统计学相关问题的计算方法
62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
62M15型 随机过程和谱分析的推断
第62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析

关键词：

时间序列；交叉谱；定向相干；小波协方差

软件：

wmtsa公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{K.Samejima}等人，计算。统计数据分析。130、61-79（2019年；Zbl 1469.62137）
全文： 内政部

参考文献：

[1] 巴卡拉，洛杉矶。；Sameshima，K.，《部分定向相干：神经结构测定中的一个新概念》，Biol。网络。，84463-474，（2001年）·Zbl 1160.92306号
[2] 科钦，S。；Barthelemy，C。；Roux，S。；Martineau，J.，《运动的观察和执行：量化脑电图显示的相似性》，《欧洲神经学杂志》。，11, 5, 1839-1842, (1999)
[3] Dahlhaus，R.，1996年。具有演化谱的非平稳过程的渐近统计推断。摘自：Robinson P.M.和Rosenblatt M.（编辑）。雅典应用概率与时间序列分析会议，第2卷，第145-159页。；Dahlhaus，R.，1996年。具有演化谱的非平稳过程的渐近统计推断。作者：Robinson P.M.和Rosenblatt M.（编辑）。雅典应用概率与时间序列分析会议，第2卷，第145-159页。
[4] Dahlhaus，R。；Polonik，W.，具有演化谱的非平稳过程的渐近统计推断，Ann.Statist。，34, 6, 2790-2824, (2006) ·Zbl 1114.62034号
[5] Dahlhaus，R。；Polonik，W.，局部平稳时间序列的经验谱过程，Bernoulli，15，1，1-39，（2009）·Zbl 1204.62156号
[6] Gevers，M.R。；Anderson，B.D.O.，关于联合平稳无反馈随机过程，IEEE Trans。自动化。控制，27431-436，（1982）·Zbl 0484.93062号
[7] Ginter，J。；Blinowska，K.J。；卡明斯基，M。；Durka，P.J。；普福特谢勒，G。；Neuper，C.，人类运动成像期间β和γ波段脑电图活动的传播，《Inf.Med.方法》，44，106-113，（2005）
[8] 格林斯特德，A。；摩尔，J.C。；Jevrejeva，S.，交叉小波变换和小波相干在地球物理时间序列中的应用，非线性过程地球物理。，11，561-566，（2004年）
[9] Jeannerod，M。；Frak，V.，V.人类运动活动的心理成像。操作。神经生物学。，9, 6, 735-739, (1999)
[10] 最后，M。；Shumway，R.，检测分段局部平稳时间序列中的突变，J.多元分析。，99, 191-214, (2008) ·Zbl 1139.62050号
[11] Lopes，K.S.M.，脑电数据的部分定向相干应用，高级应用。统计，42，65-82，（2014）·Zbl 1307.62247号
[12] McKeown，M.J。；汉弗莱斯，C。；Achermann，P。；Borbély，A.A。；Sejnowski，T.J.，《检测EEG状态变化的新方法：睡眠数据的探索性应用》，《睡眠研究杂志》，第7期，增刊1，48-56，（1998）
[13] Neuper，C。；谢勒，R。；雷纳，M。；Pfurtscheller，G.，运动动作的想象：单次试验EEG中想象的动觉和视觉运动模式的差异效应，认知。《大脑研究》，25，3，668-677，（2005）
[14] Percival，D.B。；Walden，A.T.，时间序列分析的小波方法，（2000），剑桥大学出版社，纽约·Zbl 0963.62079号
[15] Priestley，M.B.，《进化谱和非平稳过程》，J.R.Statist。Soc.序列号。B、 27,2204-237（1965）·Zbl 0144.41001号
[16] 罗德里格斯，A。；马查多，B。；佛罗伦萨，G。；A.哈马德。；坂本，A。；藤田，A。；巴卡拉，洛杉矶。；小E.A。；Sameshima，K.，《癫痫发作的脑网络动力学特征》，《欧洲物理学》。J.规格顶部。，223, 2933-2941, (2014)
[17] 齐藤，Y。；Harashima，H.，多通道EEG记录中的信息跟踪-EEG中的因果分析，（EEG和EMG数据处理的最新优势，（1981年），133-146
[18] D.Y.Takahashi，L.A.Baccalá，K.Sameshima，2007年。关于部分定向相干因子、格兰杰因果关系和信息论。发表于：第十届塔马加瓦-里肯脑动力学脑论坛-DBF07。；D.Y.Takahashi，L.A.Baccalá，K.Sameshima，2007年。关于部分定向相干因子、格兰杰因果关系和信息论。摘自：第十届塔马加瓦-里肯脑动力学脑论坛-DBF07。
[19] 托伦斯，C。；Compo，G.P.，《小波分析实用指南》，布尔。Am.Meteorol公司。Soc.，79，61-78，（1998年）
[20] 托伦斯，C。；韦伯斯特，P.J.，恩索季风系统的年代际变化，J.Clim。，12, 2679-2690, (1999)
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。