PUMA
Istituto di Scienza e Tecnologie dell'Informazione     
Fiorantino M., Mammoliti R. Caratterizzazione di serie temporali caotiche mediante modelli globali non lineari. Internal note IEI-B4-36, 1995.
 
 
Abstract
(English)
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Abstract
(Italiano)
In questo lavoro viene presentato un nuovo metodo per I'estrazione di modelli dinamici non lineari da serie temporali caotiche. Questi modelli vengono utilizzati per caratterizzare le serie attraverso la valutazione accurata di indici fondamentali, quali gli esponenti di Lyapunov e la dimensione del sistema che discriminano i diversi tipi di dinamica. II metodo proposto fomisce una buona stima di tali parametri anche con dati affetti da alti livelli di rumore. II numero di coefficienti da stimare per ottenere il modello risulta minore di quello di altri metodi di identificazione grazie ad una opportuna scelta dei regressori non lineari. Viene infine discusso il legame tra la particolare matrice di correlazione, usata per la deterrninazione del modello, e le statistiche di ordine superiore del segnale.
Subject G.1.6 Optimization. Nonlinear programming


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