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論文資訊
- 類型：工作論文
- 編號：工作論文 #1514
- 日期：2026-03-18
摘要
時間序列訊號分析的常見第一步是對資料進行數位濾波以消除線性相關性。殘差資料是光譜白色的（它被「漂白」），但原則上保留了原始時間序列的非線性結構。眾所周知，簡單的線性自相關可能會在估計非線性不變量（例如分形維數和李亞普諾夫指數）的演算法中產生虛假結果。理論上，漂白資料可以避免這些陷阱。但在實踐中，漂白掩蓋了低維度混沌過程的潛在確定性結構。這似乎是混沌本身的一個屬性，因為非混沌資料不會受到類似的影響。對已知混沌數據進行的一系列數值實驗證明了漂白的不利影響。也討論了一些理論方面。