Dynamical Component Analysis zur Analyse hochdimensionaler Zeitreihen. Teilprojekt 1 Hochschule Ansbach

Die Extraktion wesentlicher Inhalte aus riesigen Datenmengen ist eine der großen Herausforderungen in unterschiedlichsten wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Bereichen. Das Projekt „Dynamical Component Analysis zur Analyse hochdimensionaler Zeitreihen“ erforscht die Analyse hochdimensionaler Zeitreihen und der Extraktion deterministischer Zusammenhänge mithilfe einer zu berechnenden Projektion in den relevanten nieder-dimensionalen Unterraum.

Das hierzu vor kurzem vorgeschlagene Verfahren, die Dynamical Component Analysis (DyCA), liefert die gesuchte Projektion nach Lösung eines verallgemeinerten Eigenwertproblems und der Auswahl der relevanten Eigenvektoren über Kriterien bzgl. der zugehörigen Eigenwerte.

Im Projekt erforschen die Julius-Maximilians-Universität Würzburg und die Hochschule Ansbach Grundlagen, Potenziale, Methoden und Grenzen der Anwendbarkeit des Verfahrens. DyCA kann perspektivisch in allen Anwendungsfeldern, die in Gebieten multivariater deterministischer Zeitreihen angesiedelt sind, Nutzen stiften. Mögliche Anwendungen können daher für so unterschiedliche Daten wie Wartungs- und Betriebsdaten, Wetterdaten über Strömungsdaten bis hin zu medizinischen Daten angesiedelt sein.

Im Vergleich zu etablierten Verfahren kann DyCA in geeigneten Anwendungen potenziell Zeit, Rechnerressourcen und somit Kosten sparen helfen. Zudem kann das Verfahren helfen, Daten einfacher zu visualisieren und so neue wissenschaftliche und technische Erkenntnisse ermöglichen.

Gemeinsam mit der BESA GmbH, Gräfelfing, wenden die Partner das Verfahren auf hochaufgelöste EEG-Daten für die medizinische Forschung und Diagnostik an. Eine weitere Musteranwendung ist auf dem Feld der Predictive Maintenance für Windkraftanlagen in Kooperation mit der Weidmüller Monitoring Systems GmbH.

Dynamical Component Analysis: Updated and improved algorithm, applications, and limitations

Warmuth, Monika; Romberger, Philipp; Hüper, Knut; Uhl, Christian (2022)

ITISE 2022, 27. - 30.06.2022, Gran Canaria, Spanien.



Dimensionsreduktion von EEG-Daten mit Dynamical Component Analysis (DyCA)

Kern, Moritz; Korn, Katharina; Uhl, Christian (2020)

Workshop Biosignale 2020. Kiel, 11.03.2020.



Subspace Detection and Blind Source Separation of Multivariate Signals by Dynamical Component Analysis (DyCA)

Uhl, Christian; Kern, Moritz; Warmuth, Monika; Seifert, Bastian (2020)

IEEE Open Journal of Signal Process 1, S. 230-241.


Open Access Peer Reviewed
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Dimension reduction methods: Principle Component Analysis (PCA), Dynamical Systems Based Modeling (DSBM) and Dynamical Component Analysis (DyCA)

Frühauf, Christine; Kern, Moritz; Korn, Katharina; Uhl, Christian (2020)

Ansbacher Kaleidoskop 2020. Düren: Shaker Verlag (campus_edition Hochschule Ansbach) 2020, S. 192-209.


Open Access

Dimension reduction methods: Principle Component Analysis (PCA), Dynamical Systems Based Modeling (DSBM) and Dynamical Component Analysis (DyCA)

Uhl, Christian (2019)

Workshop on Applied Mathematics - Dynamical Systems. IT4Innovations National Supercomputing Center. Technical University of Ostrava, 01.10.2019.



Applications of DyCA

Kern, Moritz (2019)

Workshop on Applied Mathematics - Dynamical Systems. IT4Innovations National Supercomputing Center. Technical University of Ostrava, 01.10.2019.



A Matrix Formulation of Dynamical Component Analysis (DyCA)

Romberger, Philipp; Warmuth, Monika; Uhl, Christian; Hüper, Knut (2022)

Proceedings of the Workshop Biosignal 2022, August 24th - 26th, Dresden .



Robust Dynamical Component Analysis and its Application on Epileptic EEG and Motion Sense Data

Warmuth, Monika; Romberger, Philipp; Uhl, Christian; Hüper, Knut (2022)

Proceedings of the Workshop Biosignal 2022, August 24th - 26th, Dresden.



Different montages and dimension reduction methods for EEG signal analysis of Interictal Epileptic Discharges

Stiehl, Annika; Anselstetter, Fabienne; Ille, Nicole; Bornfleth, Harald...

Abstracts of the 2022 Joint Annual Conference of the Austrian (ÖGBMT), German (VDE DGBMT) and Swiss (SSBE)Societies for Biomedical Engineering 67 (S1), S. 88.
DOI: 10.1515/bmt-2022-2001


Open Access
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Dimension reduction methods, persistent homology ans machine learning for EEG signal analysis of Interictal Epileptic Discharges

Stiehl, Annika; Geißelsöder, Stefan; Ille, Nicole; Anselstetter, Fabienne...

Proceedings of the Workshop Biosignale 2022 (24. - 26.08.2022).



Dynamical Component Analysis: Matrix Case and Differential Geometric Point of View

Romberger, Philipp; Warmuth, Monika; Uhl, Christian; Hüper, Knut (2022)

CONTROLO 2022. Lecture Notes in Electrical Engineering, Vol 930. Springer, Cham, S. 385-394.
DOI: 10.1007/978-3-031-10047-5_34


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Identification of Low-Dimensional Nonlinear Dynamics from High-Dimensional Simulated and Real-World Data

Paglia, Chiara; Stiehl, Annika; Uhl, Christian (2022)

CONTROLO 2022. Lecture Notes in Electrical Engineering, Vol 930, Springer, Cham, S. 205-213.
DOI: 10.1007/978-3-031-10047-5_18


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A Comparative Study of Dynamic Mode Decomposition (DMD) and Dynamical Component Analysis (DyCA)

Kern, Moritz; Uhl, Christian; Warmuth, Monika (2021)

CONTROLO 2020. Proceedings of the 14th APCA International Conference on Automatic Control and Soft Computing, July 1-3, 2020, Bragança, Portugal 14, S. 93-103.
DOI: 10.1007/978-3-030-58653-9_9


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Dynamical Component Analysis (DYCA) and Its Application on Epileptic EEG

Korn, Katharina; Seifert, Bastian; Uhl, Christian (2019)

2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing. Proceedings. Brighton, UK, 12.-17.05.2019. Piscataway, NJ: IEEE, S. 1100-1104.
DOI: 10.1109/ICASSP.2019.8682601


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Promotionen

Generalized Dynamical Component Analysis


Doktorandin Monika Warmuth
Forschungsschwerpunkt Smart & Green Engineering
Zeitraum 15.03.2024 - 15.06.2026
Wissenschaftlich betreuende Person HS Ansbach Prof. Dr. Christian Uhl
Einrichtungen Hochschule Ansbach - Fakultät Technik
Hochschule Ansbach
Wissenschaftlich betreuende Person (extern)
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Verbundprojektleitung


Projektbearbeitung

Philipp Romberger
T 0981 203633-29
philipp.romberger[at]hs-ansbach.de

Monika Warmuth
T 0981 203633-28
monika.warmuth[at]hs-ansbach.de

Projektdauer

01.04.2020 - 31.03.2025

Projektpartner

Weidmüller Monitoring Systems GmbH
Julius-Maximilians-Universität Würzburg
BESA GmbH

Projektträger

Deutsches Elektronen-Synchrotron

Projektförderung

Bundesministerium für Bildung und Forschung

Förderprogramm

BMBF Mathematik für Innovationen

Adressierte SDGs (Sustainable Development Goals)