In stochastic processes, chaos theory and time series analysis, detrended fluctuation analysis (DFA) is a method for determining the statistical self-affinity of a signal. It is useful for analyzing time series that appear to be long-memory processes (diverging correlation time, e.g. power-law decaying autocorrelation function) or 1/f noise.

The obtained exponent is similar to the Hurst exponent, except that DFA may also be applied to signals whose underlying statistics (such as mean and variance) or dynamics are non-stationary (changing with time). It is related to measures based upon spectral techniques such as autocorrelation and Fourier transform.
ในกระบวนการสุ่ม ทฤษฎีเคออส และการวิเคราะห์อนุกรมเวลา การวิเคราะห์ความผันผวนแบบ detrended (DFA) เป็นวิธีการกำหนดความสัมพันธ์ในตนเองทางสถิติของสัญญาณ มีประโยชน์สำหรับการวิเคราะห์อนุกรมเวลาที่ดูเหมือนจะเป็นกระบวนการที่มีหน่วยความจำยาว (เวลาของความสัมพันธ์ที่แยกจากกัน เช่น ฟังก์ชันความสัมพันธ์อัตโนมัติที่สลายกฎกำลัง) หรือสัญญาณรบกวน 1/f เลขชี้กำลังที่ได้รับนั้นคล้ายคลึงกับเลขชี้กำลัง Hurst ยกเว้นว่า DFA อาจนำไปใช้กับสัญญาณที่มีสถิติพื้นฐาน (เช่น ค่าเฉลี่ยและความแปรปรวน) หรือไดนามิกไม่คงที่ (เปลี่ยนแปลงตามเวลา) มันเกี่ยวข้องกับการวัดที่อยู่บนพื้นฐานของเทคนิคสเปกตรัม เช่น ความสัมพันธ์อัตโนมัติ และการแปลงฟูริเยร์
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence