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论文NoLiTSA
NoLiTSA（非线性时间序列分析）是一个Python模块，实现了多个用于非线性时间序列分析的标准算法。
特性
- 使用自相关、延迟互信息和重构扩展估计嵌入延迟。
- 使用虚假最近邻和平均虚假邻居估计嵌入维度。
- 从标量和矢量时间序列计算相关和和相关维度。
- 从标量和矢量时间序列估计最大李雅普诺夫指数。
- 从标量时间序列生成FT、AAFT和IAAFT替代数据。
- 用于过滤确定性时间序列的简单降噪方案。
- 用于端点校正、平稳性检查、快速近邻搜索等的其他功能。
安装
可以通过以下命令安装NoLiTSA：
pip install git+https://github.com/manu-mannattil/nolitsa.git
NoLiTSA依赖NumPy、SciPy和Numba。
测试
可以通过运行pytest来执行NoLiTSA的单元测试。
出版物
NoLiTSA的不同版本在以下出版物中使用：
-
M. Mannattil、H. Gupta和S. Chakraborty，"重新审视X射线光变曲线中的混沌证据：GRS 1915+105的案例"，天体物理学杂志 833，208 (2016)。
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M. Mannattil、A. Pandey、M. K. Verma和S. Chakraborty，"极端普朗特数下对流流动反转的低维模型的适用性"，欧洲物理杂志B 90，259 (2017)。
致谢
感谢Sagar Chakraborty进行的多次关键讨论。
许可证
NoLiTSA采用3条款BSD许可证。有关更多详细信息，请参阅LICENSE文件。
