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Multivariate scale-free temporal dynamics: From spectral (Fourier) to fractal (wavelet) analysis

Authors :
Gustavo Didier
Stéphane Jaffard
Patrice Abry
Herwig Wendt
Laboratoire de Physique de l'ENS Lyon (Phys-ENS)
École normale supérieure - Lyon (ENS Lyon)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL)
Université de Lyon-Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Institut de recherche en informatique de Toulouse (IRIT)
Université Toulouse 1 Capitole (UT1)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3)
Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP)
Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées
Laboratoire d'Analyse et de Mathématiques Appliquées (LAMA)
Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM)-Fédération de Recherche Bézout-Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Tulane University
École normale supérieure de Lyon (ENS de Lyon)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL)
CoMputational imagINg anD viSion (IRIT-MINDS)
Université Toulouse Capitole (UT Capitole)
Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)
Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3)
Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP)
Université de Toulouse (UT)-Toulouse Mind & Brain Institut (TMBI)
Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)
Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3)
Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse Capitole (UT Capitole)
Université de Toulouse (UT)
Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
ANR-16-CE33-0020,MULTIFRACS,Théories et méthodes multifractales multivariées pour les systèmes de grande taille - Applications à l'analyse des propriétés d'invariance d'échelle dans la dynamique de l'activité cérébrale(2016)
Université Toulouse 1 Capitole (UT1)
Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3)
Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP)
Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Toulouse 1 Capitole (UT1)
École normale supérieure - Lyon (ENS Lyon)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL)
Université de Lyon-Université de Lyon
Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12)-Fédération de Recherche Bézout-Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM)
Source :
Comptes Rendus Physique, Comptes Rendus Physique, Elsevier Masson, 2019, 20 (5), pp.489-501. ⟨10.1016/j.crhy.2019.08.005⟩, Comptes Rendus. Physique, Comptes Rendus. Physique, 2019, 20 (5), pp.489-501. ⟨10.1016/j.crhy.2019.08.005⟩, Comptes Rendus. Physique, Académie des sciences (Paris), 2019, 20 (5), pp.489-501. ⟨10.1016/j.crhy.2019.08.005⟩
Publication Year :
2019
Publisher :
HAL CCSD, 2019.

Abstract

International audience; The Fourier transform (or spectral analysis) has become a universal tool for data analysis in many different real-world applications, notably for the characterization of temporal/spatial dynamics in data. The wavelet transform (or multiscale analysis) can be regarded as tailoring spectral estimation to classes of signals or functions defined by scale-free dynamics. The present contribution first formally reviews these connections in the context of multivariate stationary processes, and second details the ability of the wavelet transform to extend multivariate scale-free temporal dynamics analysis beyond second-order statistics (Fourier spectrum and autocovariance function) to multivariate self-similarity and multivariate multifractality. Illustrations and qualitative discussions of the relevance of scale-free dynamics for macroscopic brain activity description using MEG data are proposed; La transformée de Fourier (ou analyse spectrale) est aujourd'hui devenue un outil universel pour l'analyse de données issues de nombreuses applications réelles de natures très différentes, particulièrement pertinent pour la caractérisation de la dynamique temporelle ou spatiale. La transformée en ondelettes (ou analyse multéchelle) peut être vue comme une analyse spectrale adaptée à des classes de signaux ou fonctions dont la dynamique est invariante d'échelle. La présente contribution propose d'abord de faire un état de l'art des relations formelles entre ces deux analyses dans le cadre des processus aléatoires stationaires multivariés, puis de montrer la capacité de la transformée en ondelettes à étendre l'analyse de l'invariance d'échelle multivariée au-delà des statistiques de second ordre (fonction de covariance et spectre de Fourier), à l'auto-similarité multivariée et à la multifractalité multivariée. Quelques illustrations et éléments de discussion sur la pertinence de ces concepts et outils pour l’analyse de l’activité cérébrale macroscopiques ont proposés.

Details

Language :
English
ISSN :
16310705 and 18781535
Database :
OpenAIRE
Journal :
Comptes Rendus Physique, Comptes Rendus Physique, Elsevier Masson, 2019, 20 (5), pp.489-501. ⟨10.1016/j.crhy.2019.08.005⟩, Comptes Rendus. Physique, Comptes Rendus. Physique, 2019, 20 (5), pp.489-501. ⟨10.1016/j.crhy.2019.08.005⟩, Comptes Rendus. Physique, Académie des sciences (Paris), 2019, 20 (5), pp.489-501. ⟨10.1016/j.crhy.2019.08.005⟩
Accession number :
edsair.doi.dedup.....0b3304aca477311968bd9a0cfe277bf3
Full Text :
https://doi.org/10.1016/j.crhy.2019.08.005⟩