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  Averaged recurrence quantification analysis

Pánis, R., Adámek, K., Marwan, N. (2023): Averaged recurrence quantification analysis. - European Physical Journal - Special Topics, 232, 1, 47-56.
https://doi.org/10.1140/epjs/s11734-022-00686-4

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27986oa.pdf (Verlagsversion), 2MB
Name:
27986oa.pdf
Beschreibung:
-
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
Copyright Datum:
-
Copyright Info:
-

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Pánis, Radim1, Autor              
Adámek, Karel2, Autor
Marwan, Norbert1, Autor              
Affiliations:
1Potsdam Institute for Climate Impact Research, ou_persistent13              
2External Organizations, ou_persistent22              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Recurrence quantification analysis (RQA) is a well established method of nonlinear data analysis. In this work, we present a new strategy for an almost parameter-free RQA. The approach finally omits the choice of the threshold parameter by calculating the RQA measures for a range of thresholds (in fact recurrence rates). Specifically, we test the ability of the RQA measure determinism, to sort data with respect to their signal to noise ratios. We consider a periodic signal, simple chaotic logistic equation, and Lorenz system in the tested data set with different and even very small signal-to-noise ratios of lengths 102,103,104, and 105. To make the calculations possible, a new effective algorithm was developed for streamlining of the numerical operations on graphics processing unit (GPU).

Details

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Sprache(n): eng - Englisch
 Datum: 2022-10-212023-02
 Publikationsstatus: Final veröffentlicht
 Seiten: 10
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: Expertenbegutachtung
 Identifikatoren: DOI: 10.1140/epjs/s11734-022-00686-4
MDB-ID: Entry suspended
PIKDOMAIN: RD4 - Complexity Science
Organisational keyword: RD4 - Complexity Science
Research topic keyword: Nonlinear Dynamics
Model / method: Nonlinear Data Analysis
Model / method: Quantitative Methods
Working Group: Development of advanced time series analysis techniques
OATYPE: Hybrid - DEAL Springer Nature
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: European Physical Journal - Special Topics
Genre der Quelle: Zeitschrift, SCI, Scopus, p3
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 232 (1) Artikelnummer: - Start- / Endseite: 47 - 56 Identifikator: CoNE: https://publications.pik-potsdam.de/cone/journals/resource/150617
Publisher: Springer