Process / pipelineMatrix decomposition and reconstruction
특이 스펙트럼 분석
특이 스펙트럼 분석(SSA)은 시계열 임베딩 행렬의 특이값 분해(SVD)를 기반으로 하는 비모수적 시계열 분해 및 예측 방법입니다. Broomhead와 King(1986)이 소개하고 Vautard, Yiou, Ghil(1992)이 추가로 개발한 SSA는 기본 모델을 가정하지 않고 시계열을 추세, 진동 및 노이즈 구성 요소로 분해합니다. 특히 모수적 접근 방식이 실패하는 짧고 노이즈가 많은 비정상 신호에 효과적입니다.
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출처
- Broomhead, D. S., & King, G. P. (1986). Extracting qualitative dynamics from experimental data. Physica D: Nonlinear Phenomena, 20(2–3), 217–236. DOI: 10.1016/0167-2789(86)90031-X ↗
- Vautard, R., Yiou, P., & Ghil, M. (1992). Singular-spectrum analysis: A toolkit for short, noisy chaotic signals. Physica D: Nonlinear Phenomena, 58(1–4), 95–126. DOI: 10.1016/0167-2789(92)90103-T ↗
- Golyandina, N., Nekrutkin, V., & Zhigljavsky, A. (2001). Analysis of Time Series Structure: SSA and Related Techniques. Chapman and Hall/CRC. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Singular Spectrum Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/time-series/singular-spectrum-analysis
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