Denna granskning omfattar den grupp av dataanalystekniker som gemensamt kallas symbolisering eller symbolisk tidsserieanalys. Symbolisering innebär omvandling av råa tidsseriemätningar (dvs experimentella signaler) till en serie diskreterade symboler som bearbetas för att extrahera information om genereringsprocessen. I många fall, graden av diskretisering kan vara ganska allvarlig, även till den grad att konvertera de ursprungliga data till singel-bit värden. Nuvarande metoder för att konstruera symboler och upptäcka den information de innehåller sammanfattas. Nya metoder för att karakterisera och känna igen temporalmönster kan vara viktiga för många typer av experimentella system, men detta gäller särskilt för processer som är icke-linjära och möjligen kaotiska. Nyligen gjorda erfarenheter visar att symbolisering kan öka effektiviteten i att hitta och kvantifiera information från sådana system, minska känsligheten för mätningsbuller, och diskriminera både specifika och allmänna klasser av föreslagna modeller. Exempel på framgångsrik tillämpning av symbolisering på experimentella data ingår. Viktiga teoretiska frågeställningar och begränsningar av metoden diskuteras också.
Symbolisering är en annan metod som används för att extrahera information om den underliggande dynamiken i tidsserien REF.
A review of symbolic analysis of experimental data
{'venue': None, 'journal': 'Review of Scientific Instruments', 'mag_field_of_study': ['Physics']}