カオスと自己相関をもつノイズの識別
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概要
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強い自己相関をもつノイズであるランダムフラクタル列(RFS)とカオス列とを識別する方法を提案する。RFSはf^<-α>(1<α<3)の形のパワースペクトルをもつ非定常ノイズで,既存の方法ではカオスとの識別が難しい。提案する方法では,時系列変動を順方向と逆方向に予測し,両者の予測確度を比べる。散逸的なカオスでは一般に両者の予測確度が異なり、RFSではそれが一致することを示す。この方法は定常ノイズとカオスの識別にも有効である。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-08-01
著者
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