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佇隨機過程,混合理論和時間序列分析中,'''去趨勢波動分析'''(英文:Detrended Fluctuation Analysis , DFA)是一種判斷信號的統計自相若性質的方法。伊會當用分析類似長記憶過程的時間序列(以發散的相關時間為特徵,比如冪率衰減的自相關函數)抑是講一 / f 噪音。 所得著的指數類似 Hurst 指數,毋過去趨勢波動分析閣會當應用佇非常的穩信號,即信號的統計量(比如講平均值和方差)抑是動態是無固定的(綴時間咧變化)。 伊佮譜分析的方法有關係,如自相關函數和傅立葉變換。 Peng 等人佇一九九四年發表論文提出這種方法,至二空一三年該論文已經超過兩千改引用。所以這種的方法是(一般性)波動分析的拓展,特別用佇處理非平的穩信號。 ==計算方法== 予定一个受約束的時間序列 $ x _ { t } $,其長度為著 $ N $ , 其中 $ t \ in \ mathbb { N } $。首先對伊做積分抑是求和,化為無約束過程 $ X _ { t } $ : : $ X _ { t }=\ sum _ { i=一 } ^ { t } ( x _ { i }-\ langle x \ rangle ) $ 其中 $ \ langle x \ rangle $ 代表時間序列的均值。$ X _ { t } $ 號做累積佮。這个過程會共獨立同分布的白噪音變換做隨機漫步。 紲落來伊,將 $ X _ { t } $ 分做無仝長度的時間窗口,窗口長度記做是 $ n $,然後佇每一个時間窗口內上小化平方精差,得著局部上細漢二乘的擬合直線(局部趨勢)。 令 $ Y _ { t } $ 代表會著的擬合直線序列。紲落來計算佮趨勢的均方根偏差,即'''波動''',如下: : $ F ( n )={ \ sqrt { { \ frac { 一 } { n } } \ sum _ { t=一 } ^ { n } \ left ( X _ { t }-Y _ { t } \ right ) ^ { 二 } } } . $ 最後咧,將這个去趨勢、波動分析的過程對無仝的窗口大細 $ n $ 重複計算,得著 $ F ( n ) $ 關於著 $ n $ 的雙對數坐標圖。 ==參考文獻== [[分類: 待校正]]
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