Quantifying long-range correlations with a multiscale ordinal pattern approach

Autores
Olivares Zamora, Felipe Esteban; Zunino, Luciano José; Rosso, Osvaldo Aníbal
Año de publicación
2016
Idioma
inglés
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
In this paper we use the ordinal patterns probabilities associated with fractional Brownian motions for estimating the Hurst exponent of artificially generated and experimentally measured data. Numerical analysis show a reliable estimation of this scaling parameter, even when data with low resolution are analysed. Robustness to observational noise is also obtained. Several experimental applications allow us to confirm the practical utility of the proposed approach. We contrast results obtained by implementing this multiscale symbolic tool with those obtained from the classical detrended fluctuation analysis.
Fil: Olivares Zamora, Felipe Esteban. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Centro de Investigaciones Ópticas. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Centro de Investigaciones Ópticas. Universidad Nacional de La Plata. Centro de Investigaciones Ópticas; Argentina. Pontificia Universidad Católica de Valparaíso; Chile
Fil: Zunino, Luciano José. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Centro de Investigaciones Ópticas. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Centro de Investigaciones Ópticas. Universidad Nacional de La Plata. Centro de Investigaciones Ópticas; Argentina
Fil: Rosso, Osvaldo Aníbal. Instituto Tecnológico de Buenos Aires; Argentina. Universidade Federal de Alagoas; Brasil. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Materia
Ordinal Patterns Probabilities
Fractional Brownian Motion
Hurst Exponent
Multiscale Analysis
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/
Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
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