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Erschienen in:
Application of Production Rule in Intelligent Collaboration System of Information Appliances Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2013 | OriginalPaper | Buchkapitel

6. The Application of Multiwavelets to Chaotic Time Series Analysis

verfasst von : Zhihong Zhao, Shaopu Yang, Yu Lei

Erschienen in: Proceedings of 2013 Chinese Intelligent Automation Conference

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Abstract

Multiwavelets offer symmetry, orthogonality, and short support, which is not possible with scalar wavelet. In this paper, we analyzed chaotic time series using multiwavelets. Two benchmark chaotic time series and the real-world data of Sunspots time series were analyzed. Three type of accuracy criteria: Mean square error, Root mean square error and Mean absolute error were used to measure the performance of the reconstruction. And the results were compared to the scalar wavelet. Experimental results indicate that multiwavelets were superior to scalar wavelet for chaotic time series analysis.

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Metadaten
Titel
The Application of Multiwavelets to Chaotic Time Series Analysis
verfasst von
Zhihong Zhao
Shaopu Yang
Yu Lei
Copyright-Jahr
2013
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Proceedings of 2013 Chinese Intelligent Automation Conference

Print ISBN: 978-3-642-38459-2

Electronic ISBN: 978-3-642-38460-8

Copyright-Jahr: 2013

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-38460-8_6

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    Bildnachweise