| 致谢 | 第5-6页 |
| 中文摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第1章 引言 | 第12-16页 |
| 1.1 研究背景与研究方法 | 第12-14页 |
| 1.2 金融时间序列概述 | 第14页 |
| 1.3 睡眠生理时间序列概述 | 第14页 |
| 1.4 交通时间序列概述 | 第14-15页 |
| 1.5 论文框架和主要内容 | 第15-16页 |
| 第2章 首次通过时间概率的高阶离差分析及其在金融市场中的应用 | 第16-25页 |
| 2.1 FPT概率 | 第16-17页 |
| 2.2 HOD方法 | 第17页 |
| 2.3 数据描述 | 第17-18页 |
| 2.4 结果和讨论 | 第18-22页 |
| 2.4.1 不同市场间的尺度性质 | 第18页 |
| 2.4.2 不同的时间范围下的尺度性质 | 第18-19页 |
| 2.4.3 HOD方法分析 | 第19-22页 |
| 2.5 基于HOD方法的金融序列重分形性质 | 第22页 |
| 2.6 HOD方法和MF-DFA方法的比较分析 | 第22-25页 |
| 第3章 交叉联合递归定量分析及其在睡眠生理信号上的应用 | 第25-41页 |
| 3.1 递归图方法 | 第25-26页 |
| 3.2 递归定量分析 | 第26-27页 |
| 3.3 参数选择 | 第27-29页 |
| 3.3.1 嵌入维数选择 | 第28页 |
| 3.3.2 时间延迟选择 | 第28页 |
| 3.3.3 递归阈值选择 | 第28-29页 |
| 3.4 数据描述 | 第29-33页 |
| 3.4.1 模拟数据 | 第29页 |
| 3.4.2 生理系统数据 | 第29-33页 |
| 3.5 结果和讨论 | 第33-41页 |
| 3.5.1 逻辑斯蒂映射间的递归分析 | 第33-35页 |
| 3.5.2 心脏系统和呼吸系统间的递归分析 | 第35-38页 |
| 3.5.3 脑系统的递归分析 | 第38-41页 |
| 第4章 置换和加权置换Fisher信息量分析及其在交通流信号中的应用 | 第41-58页 |
| 4.1 置换和加权置换Fisher信息量方法 | 第41-45页 |
| 4.1.1 Fisher信息量 | 第41-42页 |
| 4.1.2 置换Fisher信息量 | 第42-43页 |
| 4.1.3 加权置换Fisher信息量 | 第43-44页 |
| 4.1.4 多尺度分析 | 第44-45页 |
| 4.2 数据描述 | 第45-48页 |
| 4.2.1 模拟数据 | 第45-46页 |
| 4.2.2 交通系统数据 | 第46-48页 |
| 4.3 结果和讨论 | 第48-58页 |
| 4.3.1 模拟数据实验 | 第48-51页 |
| 4.3.2 交通系统的数据实验 | 第51-58页 |
| 第5章 结论 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第65-67页 |
| 学位论文数据集 | 第67页 |
