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논문 (학술지)

A New Measure to Characterize the Self-Similarity of Binary Time Series and its Application

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등록번호 - SCI 구분?
 ※구분 : SCI(SCIE포함), 비SCI
SCI
저자명 (주·공동저자) 이상희;
논문구분 국외전문학술지 학술지명 IEEE access : practical research, open solutions
ISSN 2169-3536 학술지 출판일자 2021-05-17
학술지 볼륨번호 9 논문페이지 73799 ~ 73807
학술지 임팩트팩터 3.367 기여율 0 %
초록
In this study, the branch-length similarity entropy profile is estimated by mapping the time-series signal to the circumference of the time circle, and the self-similarity is defined based on the profile. To explore the self-similarity property, the effect of the distance between two signals, “0” and “1”, on the entropy value for signal “1” is investigated. Furthermore, two application problems are addressed: quantification of the mixing state of fragments and clusters, and characterization of the behavioral trajectory of an organism. The results indicate that use of the self-similarity property solves both the problems. Additionally, the problems that must be addressed to broaden the applicability of self-similarity are discussed.
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