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Disertación de Maestría
DOI
Documento
Autor
Nombre completo
Vanderlei Luiz Daneluz Miranda
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
Ribeirão Preto, 2019
Director
Tribunal
Liang, Zhao (Presidente)
Lopes, Alneu de Andrade
Murta Junior, Luiz Otavio
Omar, Nizam
Título en portugués
Topologia computacional para análise de série temporal
Palabras clave en portugués
Análise de série temporal
Análise topológica de dados
Complexidade
Entropia persistente
Homologia persistente
Mudança de padrão
Redes complexas
Resumen en portugués
Mudanças de padrão são variações nos dados da série temporal. Tais mudanças podem representar transições que ocorrem entre estados. A análise de dados topológicos (TDA) permite uma caracterização de dados de séries temporais obtidos a partir de sistemas dinâmicos complexos. Neste trabalho, apresentamos uma técnica de detecção de mudança de padrão baseada em TDA. Especificamente, a partir de uma determinada série temporal, dividimos o sinal em janelas deslizantes sem sobreposição e para cada janela calculamos a homologia persistente, ou seja, o barcode associado. A partir desse barcode, o intervalo médio e a entropia persistente são calculados e plotados em relação à duração do sinal. Resultados experimentais em conjuntos de dados reais e artificiais mostram bons resultados do método proposto: 1) Detecta mudança de padrões identificando a mudança no intervalo médio e calculando a entropia persistente para os barcodes gerados pelo conjunto de dados de entrada. 2) Mostra qualitativamente quão sensível é a escolha do método de filtragem para evidenciar características topológicas do espaço original sob exame. Isto é conseguido usando duas filtragens: uma filtragem métrica e uma do tipo lower-star. 3) Variando o tamanho da janela, o método pode caracterizar a presença de estruturas locais do conjunto de dados, como o período de convulsão nos sinais EEG. 4) O método proposto é capaz de caracterizar a complexidade pela medida de entropia persistente dos barcodes, uma medida de entropia baseada na definição de entropia de Shannon. Além disso, neste trabalho, mostramos a evidência de mudanças de complexidade associadas a um período de convulsão de um sinal de EEG
Título en inglés
Computational topology for time series analysis
Palabras clave en inglés
Complex networks
Complexity
Pattern changing detection
Persistent entropy
Persistent homology
Time series analysis
Topological data analysis
Resumen en inglés
Pattern changings are variations in time series data. Such changes may represent transitions that occur between states. Topological data analysis (TDA) allows characterization of time-series data obtained from complex dynamical systems. In this work, we present a pattern changing detection technique based on TDA. Specifically, starting from a given time series, we divide the signal in slicing windows with no overlapping and for each window we calculate the persistent homology, i.e., the associated barcode. From the barcode the average interval size and persistent entropy are calculated and plotted against the signal duration. Experimental results on artificial and real data sets show good results of the proposed method: 1) It detects pattern changing by identifying the change in the average interval size and calculated persistent entropy for the barcodes generated by the input data set. 2) It shows qualitatively how sensible the choice of filtration method is to evidence topological features of the original space under examination. This is accomplished by using two filtrations: a metric and a lower-star filtration. 3) By varying the slice window size, the method can characterize the presence of local structures of the data set such as the seizure period in EEG signals. 4) The proposed method can characterize complexity by the measure persistent entropy for barcodes, an entropy measure based on Shannon´s entropy definition. Moreover, in this work, we show the evidence of complexity changes associated with a seizure period of an EEG signal
 
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Fecha de Publicación
2019-05-22
 
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