Оценка работоспособности метода причинности по Грейнджеру для выявления однонаправленной связи при наличии общей внешней низкочастотной помехи

Внешняя низкочастотная помеха (в том числе помеха с выраженною основной частотой) — распространённая проблема при измерении сложных сигналов, которая может повлиять на результаты оценки связанности между ними. Поскольку полностью убрать помеху, не затрагивая сам сигнал, невозможно, остаётся открытым вопрос: что меньше искажает результаты оценки связанности — фильтрация помехи или её игнорирование?
Метод причинности по Грейнджеру — наиболее популярный в последнее время подход к оценке направленной связанности между системами по их наблюдаемым сигналам, использующий построение прогностических эмпирических моделей. Чаще всего используются линейные и нелинейные авторегрессионные модели (отображения последования). Поскольку метод параметрический, его успех в значительной степени зависит от параметров модели и свойств сигналов, поэтому метод стараются специализировать, приспосабливая к данным. В физиологии и климатологии большинство сигналов имеют ярко выраженный временной масштаб, поэтому задача адаптации метода причинности по Грейнджеру к сигналам с выделенным временным масштабом — одна из самых актуальных.
Целью данной работы является определение рекомендаций по применению метода причинности по Грейнджеру для сигналов с выраженным временным масштабом при наличии общей низкочастотной помехи. Работа ограничена случаем тестирования на одностороннюю связанность и использует рекомендации и критерии эффективности метода, разработанные ранее. Чувствительность и специфичность метода оцениваются с использованием суррогатных временных рядов. Для тестирования используются эталонные системы нелинейной динамики и радиофизики.
Показано, что чувствительность и специфичность метода нелинейно уменьшаются при увеличении значений амплитуды общей помехи. Данные зависимости различны при разных параметрах модели. При мощности помехи в несколько процентов от мощности сигнала лучшие результаты достигаются, если не фильтровать помеху, а подобрать параметры метода. При больших мощностях помехи фильтрация предпочтительнее.