amplitude adjusted Fourier transform(AAFT)是一种什么样的数学方法?
非人话:
AAFT是一种自回归方法,用于检验时间序列是由单调静态变换的高斯过程生成的原假设
我眼中的AAFT算法(AAFT):
1、给定一个时间序列x(t),经过该算法之后,能够得到一个x^(t) ,后者和前者有着相同的线性相关结构,功率谱,以及边缘概率分布;
2、用此算法得到的代替数据(surrogate data),和 随机打乱 random permutation 得到的随机数据相比,后者破坏了在时间上所有可能的相关性,
3、AAFT是一种自回归算法,经常用于检验H0假设(从一个高斯过程产生的时间序列,正在经历单调的静态变换。)
我的疑问:
1、Python中有AAFT算法吗(用来生成随机数据的)?
2、计算一个时间序列的瞬时相位容易,但是如果手上有两条时间序列,怎么得到联合瞬时相位分布呢?原文表述是,distribution of the instantaneous phase phi_x(t) and phi_y(t)。这个不准确。图注里的描述更准确:The distribution of instantaneous phase difference between pair-wise neurons。即两个神经元瞬时相位的差异的分布。
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