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多元Hadamard自相似性:测试分形连通性。 (英语) Zbl 1381.62121号

小结:虽然在实际多元信号的每个分量中普遍观察到尺度不变性,但通常情况下,分量间的相关结构不是分形连接的,即其尺度行为不是由单个分量的尺度行为决定的。为了以通用的方式模拟这种情况,我们引入了一类称为Hadamard分数布朗运动(HfBm)的多元高斯随机过程。它的理论研究揭示了入门级缩放和偏离分形连接性的联合要求所提出的问题。提出了一种基于渐近正态小波的尺度参数估计方法,称为Hurst矩阵,以及渐近有效的置信区间。后者伴随着原始的有限样本程序,用于计算置信区间和测试单个有限尺寸观测的分形连通性。蒙特卡罗模拟研究用于评估作为(有限)样本大小函数的估计性能,并量化省略小波互相关项的影响。仿真研究验证了近似置信区间的使用,以及分形连通性检验的显著性水平和功效。作为HfBm参数的函数,进一步研究了测试性能和特性。

理学硕士:

62小时15分 多元分析中的假设检验
60G22型 分数过程,包括分数布朗运动
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参考文献:

[1] Mandelbrot,B.,《自相似级联中的间歇性湍流:高矩散度和载体尺寸》,J.流体力学。,62, 331-358 (1974) ·兹比尔0289.76031
[2] Lopes,R。;Betrouni,N.,《分形和多重分形分析:综述》,《医学图像分析》。,13, 634-649 (2009)
[3] 阿克塞尔罗德,S。;戈登,D。;Ubel,F.A。;Shannon,D.C。;伯杰,A.C。;Cohen,R.J.,《心率波动的功率谱分析:心脏搏动控制的定量探针》,《科学》,2134504220-222(1981)
[4] Kiyono,K。;Z.R.斯特鲁齐克。;北奥亚吉。;Yamamoto,Y.,多尺度概率密度函数分析:健康人心率的非高斯和尺度变异波动,IEEE Trans。生物识别。工程,53,1,95-102(2006)
[5] 丘丘,P。;瓦罗佐,G。;Abry,P。;Sadaghiani,S。;Kleinschmidt,A.,休息和任务期间fmri信号的无标度和多重分形动态特性,前沿。生理学。,3, 186, 1-18 (2012)
[6] 丘丘,P。;Abry,P。;He,B.J.,内在fMRI网络中功能连接性和无标度动力学之间的相互作用,NeuroImage,95,186,248-263(2014)
[7] 他,B.J。;Zempel,J。;斯奈德,A。;Raichle,M.,无标度大脑活动的时间结构和功能意义,神经元,66353-369(2010)
[8] 他,B.J.,《无标度大脑活动:过去、现在和未来》,《趋势认知》。科学。,18, 9, 480-487 (2014)
[9] Abry,P。;Veitch,D.,长相关流量的小波分析,IEEE Trans。通知。理论,44,1,2-15(1998)·Zbl 0905.94006号
[10] Abry,P。;Baraniuk,R。;弗兰德林,P。;Riedi,R。;Veitch,D.,网络流量的多尺度特性,IEEE信号处理。Mag.,19,3,28-46(2002)
[11] Mandelbrot,B.,《华尔街多重分形漫步》,科学出版社。美国,280,2,70-73(1999)
[12] Abry,P。;Wendt,H。;Jaffard,S.,《当梵高遇到曼德尔布罗特:绘画纹理的多重分形分类》,《信号处理》。,93, 3, 554-572 (2013)
[13] Johnson Jr.,C.R。;亨德里克斯,E。;别列兹诺伊,I.J。;Brevdo,E。;休斯,S.M。;Daubechies,I。;李,J。;Postma,E。;Wang,J.Z.,《艺术家身份识别的处理:文森特·梵高绘画笔触的计算机分析》,IEEE信号处理。Mag.,25,37-48(2008)
[14] Abry,P。;Roux,S.G。;Wendt,H。;梅西耶,P。;Klein,A.G。;Tremblay,N。;Borganta,P。;Jaffard,S。;Vedel,B。;J.Coddington。;Daffner,L.,《摄影版画的多尺度各向异性纹理分析和分类:艺术学术与图像处理算法的结合》,IEEE信号处理。Mag.,32,4,18-27(2015)
[15] Samorodnitsky,G。;Taqqu,M.S.,稳定非高斯随机过程(1994),查普曼和霍尔:查普曼与霍尔纽约·Zbl 0925.60027号
[16] Taqqu,M.S.,分数布朗运动与长程依赖,(Doukhan,P.;Oppenheim,G.;Taqque,M.S.,《长程依赖的理论与应用》(2003),Birkhäuser:Birkháuser Boston),5-38·Zbl 1039.60041号
[17] Bardet,J.-M。;Lang,G.等人。;奥本海姆,G。;菲利普,A。;斯托夫,S。;Taqqu,M.,《长程依赖性参数的半参数估计:一项调查》(Doukhan,P.;Oppenheim,G.;Taqque,M.S.,《长程依赖性的理论与应用》(2003),Birkhäuser:Birkháuser Boston),557-577·Zbl 1032.62077号
[18] Flandrin,P.,分数布朗运动的小波分析与合成,IEEE Trans。通知。理论,38,910-917(1992)·Zbl 0743.60078号
[19] 韦伊奇,D。;Abry,P.,长程相关参数的基于小波的联合估计,IEEE Trans。通知。理论,45,3878-897(1999)·Zbl 0945.94006号
[20] Amblard,P.-O。;Coeurjolly,J.-F.,多元分数布朗运动的识别,IEEE Trans。信号处理。,5915152-5168(2011年)·Zbl 1391.60076号
[21] Didier,G。;Pipiras,V.,算子分数布朗运动的积分表示和性质,Bernoulli,17,1,1-33(2011)·Zbl 1284.60079号
[22] Coeurjolly,J.-F。;Amblard,P.-O。;Achard,S.,多元分数布朗运动的小波分析,ESAIM Probab。统计,17,592-604(2013)·Zbl 1293.42038号
[23] Didier,G。;Helgason,H。;Abry,P.,Demixing multivariate operator self-similar process,(Proc.IEEE Int.Conf.Acust.Speech,and Signal Proc.,ICASSP(2015),澳大利亚:澳大利亚布里斯班),3671-3675
[24] Abry,P。;Didier,G.,算子分数布朗运动的小波估计,伯努利,1-30(2017),出版
[25] Achard,S。;巴塞特,D.S。;迈耶·林登伯格,A。;Bullmore,E.,《长记忆网络的分形连通性》,Phys。版本E,77,3,036104(2008)
[27] 波多布尼克,B。;Stanley,H.E.,Detrended互相关分析:分析两个非平稳时间序列的新方法,Phys。修订稿。,100, 8, 084102 (2008)
[28] Zhou,W.-X.,两个非平稳信号的多重分形去趋势互相关分析,Phys。修订版E,77,6066211(2008)
[29] 姜振清。;周伟新,多重分形去趋势移动平均互相关分析,物理学。版本E,84,1,016106(2011)
[30] 波多布尼克,B。;姜振清。;周,W.-X。;Stanley,H.E.,幂律相互关联过程的统计测试,物理学。E版,84、6、066118(2011)
[31] Kristoufek,L.,幂律互相关的混合相关ARFIMA过程,Physica A,392,24,6484-6493(2013)·Zbl 1395.62273号
[32] Kristoufek,L.,基于光谱的二元Hurst指数估值器,Phys。E版,90、6、062802(2014年)
[33] Dong,K。;高,Y。;Jing,L.,利用去趋势互相关系数对发动机性能参数进行相关性测试,J.Korean Phys。Soc.,66,4,539-543(2015)
[34] Kristoufek,L.,二元Hurst指数能高于单独Hurst指标的平均值吗?,Physica A,431124-127(2015)·Zbl 1400.60048号
[35] Kristoufek,L.,幂律互相关估计的有限样本性质,Physica A,419,513-525(2015)
[36] Kristoufek,L.,《幂律相互关系背景下短期记忆和长期记忆的相互作用》,《物理A》,421,218-222(2015)
[37] Lobato,I.,《长记忆序列中平均跨周期图的一致性》,《时间序列分析》。,18, 2, 137-155 (1997) ·Zbl 0938.62103号
[38] 王,D。;波多布尼克,B。;Horvatić,D。;Stanley,H.E.,在多个时间序列中量化和建模长期相互关系,并应用于世界股票指数,Phys。版本E,83,4,046121(2011)
[39] 塞拉·R。;Hurvich,C.,相干幂律的平均周期图估计器,《时间序列分析》。,33, 2, 340-363 (2012) ·Zbl 1300.62091号
[40] Brockwell,P。;Davis,R.,《时间序列:理论和方法》(1991),Springer·Zbl 0709.62080号
[41] Lobato,I.N.,多元长记忆模型中的半参数两步估计量,计量经济学,90,1129-153(1999)·Zbl 1070.62504号
[42] Robinson,P.,平稳系统中的多元局部Whittle估计,Ann.Statist。,36, 5, 2508-2530 (2008) ·Zbl 1274.62565号
[43] Nielsen,F.S.,多元分形集成过程的局部Whittle估计,《时间序列分析杂志》。,32, 3, 317-335 (2011) ·兹比尔1290.62085
[44] 南卡罗来纳州凯查吉亚斯。;Pipiras,V.,《多元长期相关时间序列的定义和表示》,《时间序列分析杂志》。,36, 1, 1-25 (2015) ·Zbl 1308.62173号
[45] Mallat,S.,《信号处理的小波之旅》(1998),学术出版社:加州圣地亚哥学术出版社·Zbl 0937.94001号
[46] 克拉梅尔,H。;Leadbetter,M.R.,《平稳和相关随机过程:样本函数性质及其应用》(1967),Courier Dover出版社·Zbl 0162.21102号
[47] Bardet,J.-M.,分数布朗运动小波分析的统计研究,IEEE Trans。通知。理论,48,4,991-999(2002)·Zbl 1061.60036号
[48] Abry,P。;弗兰德林,P。;Taqqu,M。;Veitch,D.,用于分析、估计和合成缩放数据的小波,(自相似网络流量和性能评估(2000),Wiley),39-88
[49] 斯托夫,S。;皮皮拉斯,V。;Taqqu,M.,线性分数阶稳定运动中自相似参数的估计,信号处理。,1873-1901年(2002年)·Zbl 1098.94589号
[50] Helgason,H。;皮皮拉斯,V。;Abry,P.,使用循环矩阵嵌入合成具有规定边际分布和协方差的多元平稳序列,信号处理。,91, 8, 1741-1758 (2011) ·Zbl 1217.94002号
[51] Helgason,H。;皮皮拉斯,V。;Abry,P.,使用循环嵌入快速准确合成平稳多元高斯时间序列,信号处理。,91, 5, 1123-1133 (2011) ·Zbl 1221.62123号
[52] 莱曼,E。;Casella,G.,点估计理论(1998),Springer·Zbl 0916.62017号
[53] Abry,P。;Didier,G.,《算子分数布朗运动的小波估计:补充材料》,Bernoulli,1-15(2017),出版社
[54] Moulines,E。;Roueff,F。;Taqqu,M.,《关于长记忆时间序列小波系数的谱密度及其在记忆参数对数回归估计中的应用》,《时间序列分析》。,155-187年2月28日(2007年)·Zbl 1150.62058号
[55] Abry,P。;Flandrin,P.,关于离散小波变换的初始化,IEEE信号处理。莱特。,1, 2, 32-34 (1994)
[57] 琼斯,G.A。;Jones,J.M.,初等数论(1998),Springer-Verlag:Springer-Verlag Berlin·Zbl 0891.11001号
[58] Bardet,J.-M.,检验具有平稳增量的高斯时间序列的自相似性,《时间序列分析》。,21, 5, 497-515 (2000) ·Zbl 0972.62070号
[59] 伊斯塔斯,J。;Lang,G.,高斯过程局部Hölder指数的二次变化和估计,《安娜·亨利·庞加莱研究所》,33,4,407-436(1997)·Zbl 0882.60032号
[60] Laurent,B。;Massart,P.,通过模型选择对二次函数的自适应估计,Ann.Statist。,1302-1338 (2000) ·兹比尔1105.62328
[61] Birgé,L。;Massart,P.,《筛子上的最小对比度估计:指数界和收敛速度》,Bernoulli,4,3,329-375(1998)·Zbl 0954.62033号
[62] Boucheron,S。;卢戈西,G。;Massart,P.,《集中不等式:独立性的非渐近理论》(2013),牛津大学出版社·Zbl 1279.60005号
[63] Vignat,C.,高斯随机向量位置混合的广义Isserlis定理,Statist。普罗巴伯。莱特。,82, 1, 67-71 (2012) ·Zbl 1241.60011号
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