cyclidetectietechnieken

Cyclidetectietechnieken is een verzamelterm voor methoden om terugkerende patronen, cycli of periodiciteit in data, signalen of processen te identificeren en te karakteriseren. Doel is om op basis van waarnemingen de frequentie, amplitude en duur van cycli vast te stellen en veranderingen daarin tijdig te signaleren.

Belangrijke methoden omvatten onder meer spectral analyse zoals Fourier-transformatie en periodogrammen, autocorrelatie en partial autocorrelatie, Lomb-Scargle periodegram voor onregelmatig bemonsterde data, golf- en waveletanalyse en empirische modusdecompositie (EMD). Deze technieken kunnen afzonderlijk worden toegepast of in combinatie om zowel vaste als variabele cycli te detecteren en te kwantificeren.

Toepassingsgebieden zijn onder andere klimaat- en weersmodellering, econometrie en financiën voor seizoens- en cyclische patronen, energie- en verbruiksanalyse, biomedische signalen zoals ECG en EEG, industriële procesbewaking en productiecontrole, en verkeers- of verkeersnetwerkanalyse. In elk gebied draait het om het begrijpen van hoe cyclische factoren de systemen beïnvloeden en hoe veranderingen in cycli voorspellend kunnen zijn voor toekomstige gedrag.

Uitdagingen omvatten onder meer non-stationariteit, ruis en overlagende cycli met verschillende frequenties, ontbrekende data en uneven sampling. Daarnaast kan het onderscheiden van echte cyclische patronen en toevallige fluctuaties problematisch zijn, vooral bij complexe of niet-lineaire processen.

Relaties tot verwante velden zijn tijdreeksanalyse, signaalverwerking en patroonherkenning. In de praktijk worden vaak meerdere technieken gecombineerd en afgestemd op de kenmerken van de data en het doel van de detectie. Zie ook tijdreeksanalyse en signaalverwerking.