There are several pitfalls in the a

There are several pitfalls in the application of non-linear methods. One ofthem is that even for infinite-dimensional, stochastic signals, low-dimensionalestimates may be obtained, which was pointed out by [594]. The temporalcoherence of the data may be mistaken for the trace of non-linearity. Thereforebefore applying non-linear methods, one should first check if the signals havetraces of non-linearity since the non-linear process needs not produce nonlinear time series. The null hypothesis about the stochastic character of thesignal may be checked employing surrogate data technique (Sect. 2.6).

Kết quả (Việt) 1:

Có một số cạm bẫy trong việc áp dụng các phương pháp phi tuyến tính. Một trong số đó là ngay cả đối với các tín hiệu ngẫu nhiên, vô hạn chiều, vẫn có thể thu được các ước tính chiều thấp , điều này đã được chỉ ra bởi [594]. Tính nhất quán theo thời gian của dữ liệu có thể bị nhầm lẫn với dấu vết phi tuyến tính. Do đó, trước khi áp dụng các phương pháp phi tuyến tính, trước tiên người ta phải kiểm tra xem các tín hiệu có dấu vết phi tuyến tính hay không vì quá trình phi tuyến tính không cần tạo ra chuỗi thời gian phi tuyến tính. Giả thuyết không về đặc tính ngẫu nhiên của tín hiệu có thể được kiểm tra bằng cách sử dụng kỹ thuật dữ liệu thay thế (Phần 2.6).

Kết quả (Việt) 2:

Có một số cạm bẫy trong việc áp dụng các phương pháp phi tuyến tính. Một trong những
Chúng là, ngay cả đối với tín hiệu ngẫu nhiên vô hạn chiều, chiều thấp
Người ta có thể ước tính điều này [594]. Thì
Tính nhất quán của dữ liệu có thể bị nhầm lẫn với dấu vết của phi tuyến tính. Do đó
Trước khi áp dụng phương pháp phi tuyến tính, trước tiên bạn nên kiểm tra xem tín hiệu có
Quỹ đạo phi tuyến, vì các quá trình phi tuyến không cần phải tạo ra một chuỗi thời gian phi tuyến. Giả thuyết Zero về Stochastic
Các kỹ thuật dữ liệu thay thế có thể được sử dụng để kiểm tra tín hiệu (Phần 2.6).

Kết quả (Việt) 3:

có một số bẫy cho các phương pháp phi tuyến tính. một trong số đó
thậm chí với một tín hiệu ngẫu nhiên không giới hạn, kích thước thấp
ước tính là có thể, và [594] đã chỉ ra rằng. thế tục
sự nhất quán của dữ liệu có thể bị nhầm lẫn với một dấu vết phi tuyến tính. Và vì thế
trước khi bạn áp dụng một phương pháp phi tuyến tính, bạn nên kiểm tra tín hiệu
một dấu vết phi tuyến tính, bởi vì quá trình phi tuyến tính không cần phải tạo ra một chuỗi thời gian phi tuyến tính. về các tính chất ngẫu nhiên
bạn có thể sử dụng các kỹ thuật dữ liệu thay thế (chương 1) để kiểm tra các tín hiệu. 2.6).