多项式趋势对去趋势移动平均分析的影响

D et rended偏相关分析：一种分析复杂系统相关性的新方法。Sci。代表58143（2015年）。[33]钱，X.-Y.等人对受共同外力影响的两个非平稳时间序列进行了偏相关分析。菲斯。牧师。E提交（2015年）。Arx iv:1504.02435。[34]Kantelhardt，J.W.等人。非平稳时间序列的多重分形去趋势函数分析。Physica A 316，87–114（2002年）。[35]顾，G.-F.&周，W.-X.多重分形的去趋势移动平均算法。菲斯。牧师。E 82011136（2010）。[36]Makse，H.A.，Havlin，S.，Schwartz，M.和Stanley，H.E.大型系统产生长期相关性的方法。菲斯。牧师。E 535445–5449（1996年）。[37]Xu，L.M.等人。用幂律相关性对信号进行量化：去趋势函数分析和四阶移动平均技术的比较研究。菲斯。牧师。E 71051101（2005年）。[38]Bashan，A.，Bartsch，R.，Kantelhardt，J.W.和Havlin，S.对影响分析方法的比较。Physica A 3875080–5090（2008）。[39]戴维斯，R。B.和Harte，D.S.测试赫斯特效应。生物计量学74,95–101（1987）。[40]Serinaldi，F.应用于平稳和非平稳金融时间序列的一些Hurst参数估计的使用和误用。Physica A 3892770–2781（2010）。[41]Wood，A.T.A.和Chan，G.[0,1]d.J.计算机中平稳高斯过程的模拟。图表《统计》第3409-432页（1994年）。[42]Huang，Y.-X.等。具有标度统计的时间序列的任意阶希尔伯特谱分析：与去趋势函数分析和小波导频的比较研究。菲斯。牧师。E 84016208（2011）。[43]Bryce，R.M.和Sprague，K.B.重温去趋势波动分析。Sci。代表2315（2012年）。[44]邵永海、顾国富、蒋志强、周文强和索内特。

通过不同的合成长程相关时间序列，比较FA、DFA和DMA的性能。Sci。代表2835（2012年）。[45]Kantelhardt，J.W.，Koscielny Bunde，E.，Rego，H.H.A.，Havlin，S.和Bund E，A.用去趋势波动分析检测长期相关性。Physica A 295441–454（2001年）。[46]胡克，伊万诺夫，P.C.，陈，Z.，卡皮纳，P.和斯坦利，H.E.趋势对去趋势波动分析的影响。菲斯。牧师。E 64011114（2001）。[47]Chen，Z.，Ivanov，P.C.，Hu，K.和Stanley，H.E.非平稳性对去趋势函数分析的影响。菲斯。牧师。E 65041107（2002年）。[48]Chen，Z.等。非线性滤波器对去趋势滤波分析的影响。菲斯。牧师。E 71011104（2005）。[49]Ma，Q.D.Y.，Bartsch，R.P.，Bernaola Galv\'an，P.，Yoneyama，M.和Ivanov，P.C.极端数据丢失对通过去趋势流动分析量化的长范围相关和反相关信号的影响。菲斯。牧师。E 81031101（2010）。[50]Song，J.&Shang，P.-J.线性和非线性滤波器对多重分形去趋势互相关分析的影响。分形19443–453（2011）。[51]Nagara jan，R.&Kavasseri，R.G.最小化周期性和准周期性趋势对趋势分析的影响。《混沌、孤子与分形》26777–784（2005）。[52]Nagara jan，R.和Kavasseri，R.G.在去趋势波动分析中最小化正弦趋势的影响。内J.分叉。混沌151767-1773（2005）。[53]Nagara jan，R.&Kavasseri，R.G.最小化趋势对长程相关噪声的去趋势扩散分析的影响。Physica A 354182–198（2005）。[54]Xu，N.，Shang，P.-J.&K amae，S.最小化去趋势波动分析中指数趋势的影响。混沌、孤子与分形41311–316（2009）。[55]尚宝杰、林阿杰和刘立军。

混沌奇异值分解法，用于在去趋势函数分析中最小化指数趋势的影响。Physica A 388720–726（2009）。[56]高，J.B.，胡，J.&董，W.W.通过非线性自适应滤波促进生物信号的联合混沌和分形分析。《公共科学图书馆综合》第6期，e24331（2011年）。[57]Lin，A.-J.&Shang，P.-J.通过应用拉普拉斯变换最小化周期趋势。分形19，203–211（2011）。[58]郝志强，X.-J.，尚，P.-J.，赵，C.，王，J.&陶，R.用经验模式分解最小化趋势对去趋势互相关分析的影响。混沌、孤子与分形45166–173（2012）。[59]Carbone，A.和Castelli，G.长期相关噪声信号的标度特性：金融市场的应用。《间谍诉讼汇编》511406-414（2003）。[60]Carbone，A.，Castelli，G.和Stanley，H.E.金融时间序列中的时间相关赫斯特指数。Physica A 344267–271（2004年）。[61]Carbone，A.&Stanley，H.E.从分数布朗路径中产生的定向自组织临界模式。Physica 340544–551（2004）。[62]Carbone，A.，Castelli，G.和Stanley，H.E.分析由长程相关时间序列的移动平均值形成的集群。菲斯。牧师。E 69026105（2004年）。[63]Abry，P.和Sellan，F.基于小波的分数布朗运动合成，由F.Sellan和Y.Meyer提出：备注和快速实现。阿普尔。公司。和谐肛门。3, 377–383 (1996).[64]Mandelbrot，B.B.《自然的分形几何》（W.H.Freeman，纽约，1983）。