延时矢量方差(DVV)方法预测性

资 源 简 介

延时矢量方差(DVV)方法预测性

详 情 说 明

延时矢量方差(Delayed Vector Variance, DVV)是一种基于相空间重构的非线性时间序列预测性分析方法。其核心思想是通过考察信号在相空间中的局部变异性来量化可预测性。

该方法首先对原始时间序列进行相空间重构，形成多维延时矢量。随后计算不同邻域半径下矢量的方差分布，通过分析方差变化规律判断信号的确定性程度。若信号具有良好预测性，其局部方差会随邻域半径缩小而显著降低；随机性较强的信号则呈现相对稳定的方差分布。

DVV在生物信号处理领域表现突出，尤其适用于脑电(EEG)和功能磁共振(fMRI)这类具有非线性特性的生理信号分析。其优势在于能有效区分确定性信号与随机噪声，并为信号可预测性提供可视化指标。实际应用中常结合滑动窗口技术实现动态预测性评估，为病理特征检测或脑状态识别提供量化依据。