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    基于小波變換的時間序列奇異性問題探析

    2010-07-23 11:10:28李炳林向書堅(jiān)
    統(tǒng)計(jì)與決策 2010年5期
    關(guān)鍵詞:極大值小波尺度

    李炳林 ,向書堅(jiān)

    (1.湖南科技學(xué)院 經(jīng)管系,湖南 永州 420010;2.中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)a.信息學(xué)院;b.研究生部,武漢 430060)

    0 引言

    經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的運(yùn)行規(guī)律一般具有趨勢性與周期性,對其規(guī)律性的研究主要是通過對經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行觀察,尋找其運(yùn)行過程中的變異點(diǎn),即對應(yīng)時間序列的奇異點(diǎn)(拐點(diǎn))。筆者認(rèn)為經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象時間序列的有關(guān)數(shù)據(jù)可以抽象為信號(函數(shù)),而經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象變化的奇異點(diǎn)(拐點(diǎn)),則可抽象為信號(函數(shù))的奇異點(diǎn)的檢測。通過檢測時間序列(信號)的奇異性和位置(時間),來研究經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象運(yùn)行的周期性及變化趨勢。傳統(tǒng)的奇異性檢測方法是基于Fourier變換,它只能反映信號奇異性的整體性質(zhì),很難確定各奇異點(diǎn)的位置及各奇異點(diǎn)奇異性的強(qiáng)弱。而小波變換具有良好的時頻局部化特性,能更好地分析信號的奇異點(diǎn)的位置及奇異性的強(qiáng)弱。奇異點(diǎn)的位置可以通過跟蹤小波變換在小尺度下的模極大曲線來檢驗(yàn);信號奇異點(diǎn)奇異性的強(qiáng)弱可以由小波變換模隨尺度參數(shù)的衰減性和Lipschitz指數(shù)來刻畫。因此,我們利用二進(jìn)小波變換模極大值和Lipschitz指數(shù)來探測時間序列奇異點(diǎn)的位置與奇異點(diǎn)的強(qiáng)弱。

    1 小波及小波變換

    定義 1 對?Ψ(t)∈L2(R),設(shè) Ψ(t)的 Fourier變換為Ψ滿足容許條件:

    則稱 Ψ(t)是一個基本小波或小波母函數(shù)。 由 CΨ<+∞ 知,反之,若 Ψ(t)滿足|ψ(t)|≤c(1+|t|)-1-ε(ε>0),且其中 c 是一個常數(shù),則式(1)成立。 說明小波函數(shù)不僅要求具有一定的震蕩性,即包含著某種頻率特征,而且還要求具有一定的局部性,即在一個區(qū)間上恒等于0或很快地收斂于0,這也就是Ψ(t)稱為小波的原因。

    定義 2 對于小波函數(shù) Ψ(t),函數(shù) f(t)∈L2(R),f(t)的小波變換定義為:

    其中 a≠0,b、t均為連續(xù)變量,ψ*(t)表示 Ψ(t)的復(fù)共軛。小波變換定義為信號和小波函數(shù)ψa,b(t)的內(nèi)積,表示了信號與小波基函數(shù)的相似程度。

    2 序列(信號)的奇異性

    2.1 Lipschitz指數(shù)的概念

    定義 3 設(shè) f(t)∈L2(R),如果存在常數(shù) Kv>0及 m[α]次多項(xiàng)式pv使得:

    稱函數(shù) f(t)在點(diǎn) v 是 Lipschitzα(α≥0)。

    定義4 如果在[a,b]上存在與 v無關(guān)的常數(shù)K>0,使得(3)式對所有的 v∈[a,b]成立,則稱 f(t)在[a,b]上是一致 Lips?chitzα。

    由上述定義,我們有以下結(jié)論:如果函數(shù)f(t)在v點(diǎn)的Lipschitz指數(shù)α小于1,那么稱函數(shù)f(t)在v點(diǎn)是奇異的。若函數(shù) f(t)的Lipschitz指數(shù) α'滿足 n<α'<n+1,則 f(t)在 v 點(diǎn)是 n次可微的,但其n次導(dǎo)數(shù)f(n)(t)在v點(diǎn)是奇異的,它的Lipschitz指數(shù)為α'-n,也稱α'描述了這個奇異性。如果f(t)的原函數(shù)F(t)在 v 點(diǎn)的 Lipschitz指數(shù)為 α+1(-1≤α<0),則稱 f(t)在點(diǎn) v是Lipschitzα。負(fù)的Lipschitz指數(shù)意味著函數(shù)具有比不連續(xù)(α=0)更大的奇異性。特別地有,若函數(shù)f(t)在v點(diǎn)連續(xù)可微,則函數(shù) f(t)在v點(diǎn)的Lipschitz指數(shù)為1;若函數(shù) f(t)在 v點(diǎn)可微,而導(dǎo)數(shù)有界但不連續(xù),f(t)在v點(diǎn)的Lipschitz指數(shù)為1;若函數(shù)f(t)在v點(diǎn)不連續(xù)但有界,則f(t)在v點(diǎn)的Lipschitz指數(shù)為0。

    因此,Lipschitz指數(shù)α刻畫了f(t)在v點(diǎn)的光滑程度,α值越大,函數(shù)越光滑,奇異性越小;反之,α值越小,表明函數(shù)在該點(diǎn)處變化越尖銳,奇異性越大。

    2.2 小波變換模極大值

    Mallat等通過分析小波變換模的局部極大值與函數(shù)奇異性的關(guān)系發(fā)現(xiàn),小波變換模|Wf(s,u)|的衰減性可以由其局部極大值控制,可以利用小波變換模|Wf(s,u)|(其中s為尺度)在v的鄰域中的衰減性來刻畫函數(shù)f(t)在點(diǎn)v的局部Lipschitz正則性。

    定理 1[1]設(shè) f(t)∈L2(R)在區(qū)間 [a,b]上是一致Lipschitzα≤n,則存在 A>0,使得:

    反之,設(shè)f(t)是有界且對某個非整數(shù)有α<n,使得|Wf(s,u),則對?ε>0,f(t)在[a-ε,a+ε]上是一致 Lipschitzα。

    定理1說明,對v0領(lǐng)域內(nèi)的任意點(diǎn)v,若在尺度s上滿足|Wf(s,v)|≤|Wf(s,v0)|,則稱(s,v0)為一模極大值點(diǎn),|Wf(s,v0)|稱為在點(diǎn)(s,v0)點(diǎn)的小波變換模極大值。若在二維平面(s,v)上某一曲線上的點(diǎn)均為模極大值,則稱此曲線為極大值線。

    定理 2 設(shè) f(t)∈L2(R)在 v0處是 Lipschitzα≤n,則存在A>0,使得反之,若 α<n,使得為非整數(shù),且存在 A>0 和 α'<α 使得則 f(t)在 v0是 Lipschitzα。

    上述定理說明了f(t)在v0的局部Lipschitz正則性依賴于在v0的領(lǐng)域中Wf(s,v)在細(xì)尺度下的衰減性。由(4)得:|Wf(s,因此當(dāng)信號的奇異指數(shù)α>0時,其小波變換模隨尺度s的增加而增大;當(dāng)奇異指數(shù)α<0時,小波變換模隨尺度s的增加而減少。

    2.3 序列(信號)奇異點(diǎn)的判定

    定理3 (HWANG,MALLAT)設(shè)n是一個嚴(yán)格的正整數(shù),θ(t)是一個平滑函數(shù),ψ(t)是一個緊支撐的n次連續(xù)可微的小波函數(shù),且 ψ=(-1)nθ(n),對于 f(t)∈L1(a,b),如果存在 s0>0,使得對任意的 s<s0和 u∈[a,b],|Wf(s,u)|沒有局部極大值,則對?ε>0,f(t)在[a-ε,a+ε]上是一致 Lipschitz n 的。

    定理3說明了如果小波變換Wf(s,u)在細(xì)尺度下沒有極大值,那么f(t)一定是局部正則的。它缊含了如下事實(shí):僅當(dāng)存在一個小波極大點(diǎn)序列 (sp,up)p∈N在細(xì)尺度下收斂于v,即則 f(t)在 v 點(diǎn)是奇異(非 Lipschitz 1)的。另外,僅沿著尺度搜尋小波模極大值點(diǎn)對于奇異性檢測還是不充分的,還需要從模極大值的衰減性計(jì)算函數(shù)在一點(diǎn)的Lipschitz正則性。

    定理 4 對于 s<s0,設(shè)函數(shù) f(t)定義在區(qū)間(a,b)上,如果收斂于v的所有模極大點(diǎn)都包含在錐|u-v|≤Cs中,則對小于n的非負(fù)整數(shù)α,函數(shù)f(t)在v點(diǎn)為Lipschitzα,當(dāng)且僅當(dāng)存在常數(shù) A>0,使得|u-v|≤Cs中的模極大點(diǎn)滿足即

    定理 4說明了f(t)在點(diǎn) v的 Lipschitz α就是 log2|Wf(s,u)|作為log2s的函數(shù)沿著收斂于v的極大曲線的最大斜率減去1/2。這為我們提供了一種簡便計(jì)算Lipschitz指數(shù)α的方法。

    3 序列(信號)的奇異性檢測

    3.1 Lipschitz指數(shù)α的計(jì)算

    (1)對時間序列做濾波處理

    經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象在運(yùn)行過程中,受各種因素的干擾,這些干擾因素可歸結(jié)為隨機(jī)因素,即噪聲,而噪聲都服從或近似服從高斯分布。由于白噪聲具有負(fù)的Lipschitz指數(shù),且其幅度和稠密度隨尺度增加而減少;若小波變換局部模極大值及稠密度隨尺度的關(guān)注而快速增大,則說明該處的奇異性主要是由噪聲控制。因此,為了減少噪聲對分析的影響,必須進(jìn)行濾波處理,消除噪聲的干擾。

    設(shè)時間序列f(t)在t0處有奇異性,我們用Gauss型函數(shù)做濾波器處理,即:h(t)=f(t)gσ(t)。

    (2)對 h(t)作二進(jìn)小波變換

    為簡單起見,假定函數(shù)θ(t)類似于 Gauss函數(shù),θ(t)的形式為,則 gθ(t)仍為一Gauss函數(shù),即:σ2j

    因此,有奇異性的序列(信號)f(t)被均方差為σ的Gauss函數(shù)平滑后,在尺度為2j時的小波變換等價于沒有平滑的奇異性函數(shù)在尺度為s0時的小波變換。于是這時,|W2jh(t)|≤

    (3)建立目標(biāo)函數(shù),確定α的值

    對aj使(9)式極小化就可確定σ、k和α的值。

    3.2 由確定的α判斷f(t)的奇異性,根據(jù)尺度2j確定奇異點(diǎn)的位置(時間)

    4 結(jié)束語

    時間序列(信號)的奇異性包含經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象變化的最重要信息。小波變換能夠使其信息集中在幾個小波系數(shù)中,并且通過濾波消除噪聲的干擾,這樣就能準(zhǔn)確找到序列的奇異點(diǎn)及其變化的時間,對于正確認(rèn)識經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象變化規(guī)律具有重要意義。因此,用二進(jìn)小波變換模極大值與Lipschitz指數(shù)來探測序列的奇異性不失為一種有用的方法。雖然小波分析近乎完美的數(shù)學(xué)特性受到各領(lǐng)域科學(xué)家和工程技術(shù)人員的青睞,但現(xiàn)在還沒有找到一種適用于每個領(lǐng)域或者不同領(lǐng)域的小波函數(shù),在運(yùn)用小波函數(shù)時,只能從已知的二十來種小波函數(shù)中去選擇、篩選找到最適合的小波函數(shù)。在具體研究序列的奇異性時,還要考慮消失矩與閥值。另外,小波變換廣泛運(yùn)用于時間序列的相關(guān)性、長記憶性、非平穩(wěn)性、區(qū)間估計(jì)、譜密度估計(jì)及分形等方面。我們相信,隨著小波理論的完善,小波分析在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用前景將會更加廣闊。

    [1]Stephane Mallat,Wen Liang Hwang.Sigularity Detection and Processing with Wavelets[J].IEEE Transactions on Information Theory,1992,38(2).

    [2]Mallat S,Zhong S.Characterization of Signals from Multiscale Edges[J].IEEE Trans on PA-MI,1992,14(7).

    [3]Daubechies I.Ten Lectures on Wavelets[Z].CBMS-NSF Series in Appli.Math.,SIAM,1992.

    [4]Donald B,Percival,Andrew T,Walden.Wavelet Methods for Time Series Analysis[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2006.

    [5]孫成祥,晁勤.小波變換在信號奇異性檢測中的應(yīng)用仿真研究[J],江西科學(xué),2007,(2).

    [6]劉杰等.基于新閾值函數(shù)的二進(jìn)小波變換信號去噪研究[J].東北大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2006,(5).

    [7]祝強(qiáng)等.小波特性對間斷點(diǎn)檢測的影響[J].陜西科技大學(xué)學(xué)報,2007,(8).

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