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Modified DFA for a robust discrimination between short-term and long-range correlations in short time series

去趋势波动分析 系列(地层学) 相关性 数学 缩放比例 统计 期限(时间) 航程(航空) 自相关 统计物理学 相关函数(量子场论) 光谱密度 物理 古生物学 量子力学 几何学 材料科学 复合材料 生物
作者
Huanhuan Gong,Zuntao Fu
出处
期刊:Physica D: Nonlinear Phenomena [Elsevier]
卷期号:: 128997-128997
标识
DOI:10.1016/j.physa.2023.128997
摘要

Since the standard detrended fluctuation analysis (s-DFA) method depends on asymptotic power-law scaling assumption, it has been questioned on its ability in characterizing the correlation structure at the small scales, let alone discriminating the correlation structures of short time series. A modified DFA (m-DFA) with a novel defined fluctuation function is employed in this study to discriminate and characterize the distinct (short-termed or long-ranged) correlation structures in short time series. Detailed results show that the m-DFA is able not only to distinguish the short-termed, or long-ranged correlation, but also to well quantify the correlation strengths in both output from classical models and real-world series (for example, DTR variability over China) of data length as short as 2000. Moreover, m-DFA can work effectively in time series with strong correlation of even shorter length as 500. The correlation structures inferred by m-DFA in short intervals contribute greatly to better understanding of local and evolutionary correlation features of an underlying process, not limited to only global one from s-DFA.
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