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A Multivariate Method for Dynamic System Analysis: Multivariate Detrended Fluctuation Analysis Using Generalized Variance
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AI
DOI：10.1111/tops.12688.png)
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摘要
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分形波动是从动态系统视角探究人类行为与认知的核心概念。在此，我们提出了一种用于多变量去趋势波动分析（mvDFA）的广义方差方法。这一扩展的优势在于，它可应用于多变量时间序列，并在估计分形特性时考虑这些时间序列之间的互相关性。首先，我们简要描述分形波动如何促进了认知的动态系统理解。接着，我们详细描述mvDFA，并突出其在模拟数据中的某些优势。此外，我们展示了mvDFA如何用于研究经验性多变量数据，即通过时间估计任务期间的脑电图记录。我们在相互作用主导动力学的框架内讨论了这一方法论发展。此外，我们概述了多变量分析的可及性如何为人类行为动态系统领域中的理论发展提供信息。
Keyword:
Detrended fluctuation analysis
Multivariate analysis
Interaction-dominant dynamics
Time estimation
Dynamic systems
R package
期刊
IF:
3
论文数:
132
被引数:
2.6K
机构
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