基于小數(shù)據(jù)量的時間序列確定性檢驗(yàn).pdf

1、研究隨機(jī)信號與研究確定性信號所采用的研究分析方法截然不同，因此在對一個未知信號分析之前，知道它是來自隨機(jī)系統(tǒng)還是確定性系統(tǒng)有著非常重要的意義。在實(shí)際的工程應(yīng)用中，僅僅只是能夠判定時間序列的確定性仍然是不夠的，在很多實(shí)際應(yīng)用場合往往要求系統(tǒng)能夠根據(jù)少量的數(shù)據(jù)很快地得出結(jié)果，以滿足其實(shí)時性，計(jì)算量小的要求。針對目前已有的確定性檢驗(yàn)方法需要比較長的時間序列才能判定時間序列的確定性的不足，本文提出了基于小數(shù)據(jù)量的時間序列確定性檢驗(yàn)算法。

2、　　為了驗(yàn)證算法的有效性，論文分別對7種合成的確定性時間序列，9種合成的隨機(jī)時間序列和4種現(xiàn)實(shí)采集的確定性信號做了仿真實(shí)驗(yàn)，其中包括低維時間序列和高維時間序列。實(shí)驗(yàn)中，分別選取了300點(diǎn)至1000點(diǎn)的時間序列進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，總計(jì)160次的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，算法有效地辨識隨機(jī)時間序列和確定性時間序列。即使是對長度僅為300點(diǎn)的高維Mackey-Glass時間序列，算法仍然能有效地辨識其確定性。
　　本文算法在進(jìn)行時間序列確定性檢驗(yàn)上相比以