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dc.contributor.author
Restrepo Rinckoar, Juan Felipe
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dc.contributor.author
Schlotthauer, Gaston
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dc.date.available
2020-09-11T20:18:20Z
dc.date.issued
2016-06
dc.identifier.citation
Restrepo Rinckoar, Juan Felipe; Schlotthauer, Gaston; Noise-assisted estimation of attractor invariants; American Physical Society; Physical Review E: Statistical, Nonlinear and Soft Matter Physics; 94; 1; 6-2016; 12212-12231
dc.identifier.issn
1539-3755
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/113842
dc.description.abstract
In this article, the noise-assisted correlation integral (NCI) is proposed. The purpose of the NCI is to estimate the invariants of a dynamical system, namely the correlation dimension (D), the correlation entropy (K2), and the noise level (σ). This correlation integral is induced by using random noise in a modified version of the correlation algorithm, i.e., the noise-assisted correlation algorithm. We demonstrate how the correlation integral by Grassberger et al. and the Gaussian kernel correlation integral (GCI) by Diks can be thought of as special cases of the NCI. A third particular case is the U-correlation integral proposed herein, from which we derived coarse-grained estimators of the correlation dimension (DmU), the correlation entropy (KmU), and the noise level (σmU). Using time series from the Henon map and the Mackey-Glass system, we analyze the behavior of these estimators under different noise conditions and data lengths. The results show that the estimators DmU and σmU behave in a similar manner to those based on the GCI. However, for the calculation of K2, the estimator KmU outperforms its GCI-based counterpart. On the basis of the behavior of these estimators, we have proposed an automatic algorithm to find D,K2, and σ from a given time series. The results show that by using this approach, we are able to achieve statistically reliable estimations of those invariants.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
American Physical Society
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dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
CORRELATION DIMENSION
dc.subject
CORRELATION ENTROPY
dc.subject
CORRELATION INTEGRAL
dc.subject
NOISE-ASSISTED CORRELATION INTEGRAL
dc.subject
U CORRELATION INTEGRAL
dc.subject.classification
Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones
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dc.subject.classification
Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información
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dc.subject.classification
INGENIERÍAS Y TECNOLOGÍAS
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dc.title
Noise-assisted estimation of attractor invariants
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2020-09-11T18:50:52Z
dc.journal.volume
94
dc.journal.number
1
dc.journal.pagination
12212-12231
dc.journal.pais
Estados Unidos
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dc.journal.ciudad
Washington DC
dc.description.fil
Fil: Restrepo Rinckoar, Juan Felipe. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ingeniería. Departamento de Matemática e Informática. Laboratorio de Señales y Dinámicas no Lineales; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
dc.description.fil
Fil: Schlotthauer, Gaston. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ingeniería. Departamento de Matemática e Informática. Laboratorio de Señales y Dinámicas no Lineales; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro de Investigaciones y Transferencia de Entre Ríos. Universidad Nacional de Entre Ríos. Centro de Investigaciones y Transferencia de Entre Ríos; Argentina
dc.journal.title
Physical Review E: Statistical, Nonlinear and Soft Matter Physics
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dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1103/PhysRevE.94.012212
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://journals.aps.org/pre/abstract/10.1103/PhysRevE.94.012212
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