Influencia del tratamiento de datos en la detección de regímenes caóticos en series temporales

Se estudia la influencia del procedimiento de filtrado aplicado sobre series temporales para su uso en la caracterización y detección de regímenes no-lineales. Para esto, se toma como ejemplo de dichos métodos, un algoritmo ampliamente utilizado para el cálculo de la dimensión de correlación de la t...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Rafti, Matías, Cordero, María Cristina, Vicente, José Luis
Formato: Articulo
Lenguaje:Español
Publicado: 2010
Materias:
Química
Series temporales
Tratamiento de datos
Caos
Dimensión de correlación
Fractales
Time series
Data treatment
Chaos
Correlation dimension
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/106276
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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Correlation dimension
description Se estudia la influencia del procedimiento de filtrado aplicado sobre series temporales para su uso en la caracterización y detección de regímenes no-lineales. Para esto, se toma como ejemplo de dichos métodos, un algoritmo ampliamente utilizado para el cálculo de la dimensión de correlación de la trayectoria en el espacio de las fases (el algoritmo de Grassberger-Procaccia). El interés de este ejemplo de estudio radica en la similitud con el procedimiento que se aplica al analizar imágenes experimentales de sistemas fisicoquímicos de reacción-difusión, provenientes de técnicas de análisis superficial como la microscopía de emisión de fotoelectrones. Los resultados de las simulaciones realizadas muestran como el uso de un parámetro de filtrado inadecuado puede conducir a caracterizar erróneamente estados como no lineales o caóticos.
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