Abstract: A. Facchini, C. Mocenni (2012)

This paper addresses the problem of identifying the main characteristics of Turing patterns by spatial recurrence properties. Changes in patterns shapes and spatial frequencies are estimated by the application of generalized recurrence quantification measures, establishing their relationships with the model parameters. Furthermore, we show that variations of the recurrence measures respect to the spatial frequency fulfill theoretical results. A comparison with the standard two dimensional Fourier transform is performed, showing that the recurrence indicators perform better in identifying a reliable connection with the spatial frequency of the patterns.

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Recurrence indicators for the identification of spatial patterns