![](/images/graphics-bg.png)
Symplectic Principal Component Analysis : A New Method for Time Series Analysis
المؤلفون المشاركون
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2011، العدد 2011 (31 ديسمبر/كانون الأول 2011)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2011-12-25
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Experimental data are often very complex since the underlying dynamical system may be unknown and the data may heavily be corrupted by noise.
It is a crucial task to properly analyze data to get maximal information of the underlying dynamical system.
This paper presents a novel principal component analysis (PCA) method based on symplectic geometry, called symplectic PCA (SPCA), to study nonlinear time series.
Being nonlinear, it is different from the traditional PCA method based on linear singular value decomposition (SVD).
It is thus perceived to be able to better represent nonlinear, especially chaotic data, than PCA.
Using the chaotic Lorenz time series data, we show that this is indeed the case.
Furthermore, we show that SPCA can conveniently reduce measurement noise.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Lei, Min& Meng, Guang. 2011. Symplectic Principal Component Analysis : A New Method for Time Series Analysis. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2011, no. 2011, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-498573
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Lei, Min& Meng, Guang. Symplectic Principal Component Analysis : A New Method for Time Series Analysis. Mathematical Problems in Engineering No. 2011 (2011), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-498573
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Lei, Min& Meng, Guang. Symplectic Principal Component Analysis : A New Method for Time Series Analysis. Mathematical Problems in Engineering. 2011. Vol. 2011, no. 2011, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-498573
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-498573
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)