ПРИМЕНЕНИЕ НЕПРЕРЫВНОГО ВЕЙВЛЕТ–ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ДЛЯ АНАЛИЗА ПЕРЕМЕЖАЮЩЕГОСЯ ПОВЕДЕНИЯ


Образец для цитирования:

В данной работе предлагается эффективный метод анализа сигналов при помощи непрерывного вейвлет-преобразования. Рассматривается применение данного метода для определения длительности ламинарных и турбулентных фаз движения для перемежающегося поведения различных типов, включая анализ временных рядов, порожденных живыми системами. Показано, что предложенный метод обладает высокой устойчивостью к шумам и флуктуациям, искажающим исходную временную реализацию.

 

Ключевые слова: 
-
DOI: 
10.18500/0869-6632-2007-15-4-​34-54
Литература

1. Берже П., Помо И., Видаль К. Порядок в хаосе. М.: Мир, 1991.

2. Manneville P., Pomeau Yv. Different ways to turbulence in dissipative dynamical systems // Physica D. 1980. Vol. 1(2). P. 167.

3. Rosenblum M.G., Pikovsky A.S., Kurths J. From phase to lag synchronization in coupled chaotic oscillators // Phys. Rev. Lett. 1997. Vol. 78(22). P. 4193.

4. Boccaletti S., Valladares D.L. Characterization of intermittent lag synchronization // Phys. Rev. E. 2000. Vol. 62(5). P. 7497.

5. Hramov A.E., Koronovskii A.A. Intermittent generalized synchronization in unidirectionally coupled chaotic oscillators // Europhysics Letters. 2005. Vol. 70(2). P. 169.

6. Короновский А.А., Кузнецова Г.Д., Мидзяновcкая И.С., Ситникова Е.Ю., Трубецков Д.И., Храмов А.Е. Закономерности перемежающегося поведения в спонтанной неконвульсивной судорожной активности у крыс // Доклады Академии Наук, 2006.

7. Berge P., Pomeau Y., Vidal Ch. L’Ordre Dans Le Chaos, 1988.

8. Dubois M., Rubio M., Berge P.  ́ Experimental evidence of intermittencies associated with a subharmonic bifurcation // Phys. Rev. Lett. 1983. Vol. 51. P. 1446.

9. Platt N., Spiegel E.A., Tresser C. On–off intermittency: a mechanism for bursting // Phys. Rev. Lett. 1993. Vol. 70(3). P. 279.

10. Pikovsky A., Osipov G., Rosenblum M., Zaks M., Kurths J. Attractor–repeller collision and eyelet intermittency at the transition to phase synchronization // Phys. Rev. Lett. 1997. 79(1). P. 47.

11. Zhan M., Wei G.W., Lai C.H. Transition from intermittency to periodicity in lag synchronization in coupled Rossler oscillators // Phys. Rev. E. 2002. Vol. 65(3).  036202.

12. Короновский А.А., Храмов А.Е. Об эффективном анализе перехода к хаосу через перемежаемость с помощью вейвлетного преобразования // Письма в ЖТФ. 2001. Т. 27(1). С. 3.

13. Короновский А.А., Храмов А.Е. Непрерывный вейвлетный анализ и его приложения // М.: Физматлит, 2003.

14. Daubechies I. Ten lectures on wavelets // SIAM, 1992.

15. Torresani B. Continuous wavelet transform // Paris: Savoire, 1995.

16. Короновский А.А., Тыщенко А.А., Храмов А.Е. Исследование распределения турбулентных фаз при разрушении синхронизации с запаздыванием // Письма в ЖТФ. 2005. Т. 31(21).

17. Hramov A.E., Koronovskii A.A. An approach to chaotic synchronization // Chaos. 2004. Vol. 14(3). P. 603.

18. Шустер Г. Детерминированный хаос. М.: Мир, 1988.

19. Pecora L.M., Carroll T.L. Driving systems with chaotic signals // Phys. Rev. A. 1991. Vol. 44(4). P. 2374.

20. Murali K., Lakshmanan M. Drive-response scenario of chaos syncronization in identical nonlinear systems // Phys. Rev. E. 1994. Vol. 49(6). P. 4882.

21. Heagy J.F., Platt N., Hammel S.M. Characterization of on–off intermittency // Phys. Rev. E. 1994. Vol. 49(2). P. 1140.

22. Короновский А.А., Москаленко О.И., Храмов А.Е. Новый тип универсальности при хаотической синхронизации динамических систем // Письма в ЖЭТФ. 2004. Т. 80(1). С. 25.

23. Hramov A.E., Koronovskii A.A., Kurovskaya M.K., Moskalenko O.I. Synchronization of spectral components and its regularities in chaotic dynamical systems. Phys. Rev. E. 2005. Vol. 71(5). P 056204.

24. Press W.H., Teukolsky S.A., Vetterling W.T., Flannery B.T. Numerical Recipes // Cambridge University Press, Cambridge, 1997.

25. Van Luijtelaar E.L., Coenen A.M. Two types of electrocortical paroxysms in an inbred strain of rats // Neurosci Lett. 1986. Vol. 70(3). P. 393.

26. Мидзяновская И.С. Два типа разрядов «пик–волна» на электроэнцефалограмме крыс линии wag/rij, генетической модели absence эпилепсии // Журн. высш. нерв. деят. 1999. Т. 49(5). С. 855.

27. Luijtelaar E.L, Coenen A.M. Circadian rhythmicity in absence epilepsy in rats // Epilepsy Res. 1998. Vol. 2(5). P. 331.

28. Tass P.A. et al. Synchronization tomography: A method for three-dimensional localization of phase synchronized neuronal populations in the human brain using magnetoencephalography. Phys. Rev. Lett. 2003. Vol. 90(8). P 088101.

29. Hramov A.E., Koronovskii A.A., Ponomarenko V.I., Prokhorov M.D. Detecting synchronization of self-sustained oscillators by external driving with varying frequency // Phys. Rev. E. 2006. Vol. 73. P. 026208.

30. Короновский А.А., Пономаренко В.И., Прохоров М.Д., Храмов А.Е. Изучение синхронизации автоколебаний по унивариантным данным при изменении частоты внешнего воздействия с использованием вейвлетного анализа // Письма в ЖТФ. 2006. Т. 32(11). С. 81.

Статус: 
одобрено к публикации
Краткое содержание (PDF): 
Текст в формате PDF: 

BibTeX

@article{Koronovskii-IzvVUZ_AND-15-4-34,
author = {Алексей Александрович Короновский and Игорь Михайлович Минюхин and Александр Александрович Тыщенко and Александр Евгеньевич Храмов and Инна Станиславовна Мидзяновская and Евгения Юрьевна Ситникова },
title = {ПРИМЕНЕНИЕ НЕПРЕРЫВНОГО ВЕЙВЛЕТ–ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ДЛЯ АНАЛИЗА ПЕРЕМЕЖАЮЩЕГОСЯ ПОВЕДЕНИЯ},
year = {2007},
journal = {Известия высших учебных заведений. Прикладная нелинейная динамика},
volume = {15},number = {4},
url = {https://old-andjournal.sgu.ru/ru/articles/primenenie-nepreryvnogo-veyvlet-preobrazovaniya-dlya-analiza-peremezhayushchegosya},
address = {Саратов},
language = {russian},
doi = {10.18500/0869-6632-2007-15-4-​34-54},pages = {34--54},issn = {0869-6632},
keywords = {-},
abstract = {В данной работе предлагается эффективный метод анализа сигналов при помощи непрерывного вейвлет-преобразования. Рассматривается применение данного метода для определения длительности ламинарных и турбулентных фаз движения для перемежающегося поведения различных типов, включая анализ временных рядов, порожденных живыми системами. Показано, что предложенный метод обладает высокой устойчивостью к шумам и флуктуациям, искажающим исходную временную реализацию.   }}