講演抄録/キーワード |
講演名 |
2021-01-21 10:05
リカレンスプロット密度の変化による非線形時系列の特性抽出 ○金丸志生・スヴィリドヴァ ニーナ(東京理科大)・島田 裕(埼玉大)・池口 徹(東京理科大) NLP2020-41 |
抄録 |
(和) |
リカレンスプロットは力学系を定性的に把握するための有効な非線形時系列解析手法の一つである.
また,再帰定量化解析手法を用いることでリカレンスプロットを定量化することできる.
本稿では,リカレンスプロットとその拡張手法である同方向性リカレンスプロット,同方向的近傍プロットを使用し,リカレンスプロット密度を変化させることで得られる定量化指標の推移傾向から,非線形時系列の特性を抽出する手法を提案している.
実験結果より,決定論的カオス時系列と周期応答にダイナミカルノイズが印加された時系列の特性判別が可能であることが示された.
加えて,決定論的カオス時系列と非整数ブラウン運動のような有色ノイズ時系列の判別も可能であることが示された. |
(英) |
A recurrence plot is one of the most effective nonlinear time series analysis methods for qualitatively understanding a nonlinear dynamical system.
Furthermore, recurrence quantification analysis methods can be used to quantitatively evaluate the recurrence plot.
In this report, we extract the properties of nonlinear time series from changes in quantification indices obtained by varying plot density on the recurrence plot and its extension methods, iso-directional recurrence plot and iso-directional neighbors plot.
The experimental results suggest that the proposed method can discriminate the properties between deterministic chaotic time series and noisy periodic time series, and that it can also discriminate deterministic chaotic time series and the time series with colored noise such as a fractional Brownian motion. |
キーワード |
(和) |
リカレンスプロット / 同方向性リカレンスプロット / 同方向的近傍プロット / リカレンスプロット密度 / 再帰定量化解析 / 非線形時系列の特性抽出 / / |
(英) |
Recurrence Plot / Iso-Directional Recurrence Plot / Iso-Directional Neighbors Plot / Density of RP / Recurrence Quantification Analysis / Extraction of Property for Nonlinear Time Series / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 120, no. 330, NLP2020-41, pp. 7-12, 2021年1月. |
資料番号 |
NLP2020-41 |
発行日 |
2021-01-14 (NLP) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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NLP2020-41 |