Abstract: S. Chen, P. Shang (2020)

Recurrence plot (RP) is a visual tool to study complex time series. Its construction involves the threshold selection. Recurrence quantification analysis (RQA) aims at describing the complexity and structural characteristics of RP. Different thresholds produce different quantitative analysis results. In this paper, an adaptive threshold selection technique based on cumulative histogram method (CHM) is proposed. In order to overcome the large computational complexity of CHM, we introduce a symbolic representation of time series: symbolic aggregate approximation (SAX). Through experiments on simulated data and comparing the results of the original threshold selection, our modified method shows a certain application prospect. Some interesting results are found when we apply it to the financial stock markets.

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An adaptive method for threshold of recurrence quantification analysis based on SAX