Literatura científica selecionada sobre o tema "Piecewise stationarity"
Crie uma referência precisa em APA, MLA, Chicago, Harvard, e outros estilos
Consulte a lista de atuais artigos, livros, teses, anais de congressos e outras fontes científicas relevantes para o tema "Piecewise stationarity".
Ao lado de cada fonte na lista de referências, há um botão "Adicionar à bibliografia". Clique e geraremos automaticamente a citação bibliográfica do trabalho escolhido no estilo de citação de que você precisa: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver, etc.
Você também pode baixar o texto completo da publicação científica em formato .pdf e ler o resumo do trabalho online se estiver presente nos metadados.
Artigos de revistas sobre o assunto "Piecewise stationarity"
Prasolov, Aleksander V., Nikita G. Ivanov e Nikolay V. Smirnov. "Algorithm of variance estimation in weighted least squares method". Vestnik of Saint Petersburg University. Applied Mathematics. Computer Science. Control Processes 19, n.º 4 (2023): 484–96. http://dx.doi.org/10.21638/11701/spbu10.2023.405.
Texto completo da fonteFell, Jürgen, Alexander Kaplan, Boris Darkhovsky e Joachim Röschke. "EEG analysis with nonlinear deterministic and stochastic methods: a combined strategy". Acta Neurobiologiae Experimentalis 60, n.º 1 (31 de março de 2000): 87–108. http://dx.doi.org/10.55782/ane-2000-1328.
Texto completo da fonteSeleznjev, Oleg. "Large deviations in the piecewise linear approximation of Gaussian processes with stationary increments". Advances in Applied Probability 28, n.º 2 (junho de 1996): 481–99. http://dx.doi.org/10.2307/1428068.
Texto completo da fonteSeleznjev, Oleg. "Large deviations in the piecewise linear approximation of Gaussian processes with stationary increments". Advances in Applied Probability 28, n.º 02 (junho de 1996): 481–99. http://dx.doi.org/10.1017/s0001867800048588.
Texto completo da fontePODIO-GUIDUGLI, PAOLO, e GIORGIO VERGARA CAFFARELLI. "EQUILIBRIUM PHASES AND LAYERED PHASE MIXTURES IN ELASTICITY". Mathematical Models and Methods in Applied Sciences 02, n.º 02 (junho de 1992): 143–66. http://dx.doi.org/10.1142/s0218202592000107.
Texto completo da fonteMoltchanov, D. "Modeling local stationary behavior of Internet traffic". Journal of Communications Software and Systems 4, n.º 1 (20 de março de 2008): 41. http://dx.doi.org/10.24138/jcomss.v4i1.236.
Texto completo da fonteRosenthal, Jeffrey S. "Random walks on discrete and continuous circles". Journal of Applied Probability 30, n.º 4 (dezembro de 1993): 780–89. http://dx.doi.org/10.2307/3214512.
Texto completo da fonteRosenthal, Jeffrey S. "Random walks on discrete and continuous circles". Journal of Applied Probability 30, n.º 04 (dezembro de 1993): 780–89. http://dx.doi.org/10.1017/s0021900200044569.
Texto completo da fontevan der Baan, Mirko, e Sergey Fomel. "Nonstationary phase estimation using regularized local kurtosis maximization". GEOPHYSICS 74, n.º 6 (novembro de 2009): A75—A80. http://dx.doi.org/10.1190/1.3213533.
Texto completo da fonteNAKATSUJI, Takashi, e Terutoshi KAKU. "IMPROVEMENT OF PREDICTION SCHEME OF TRAFFIC FLOW ON URBAN STREETS BASED ON PIECEWISE STATIONARITY". INFRASTRUCTURE PLANNING REVIEW 4 (1986): 101–8. http://dx.doi.org/10.2208/journalip.4.101.
Texto completo da fonteTeses / dissertações sobre o assunto "Piecewise stationarity"
Dahlman, Rikard, e Ebba Johansson. "A comparative study regarding weakly stationarity assumptions and time dependency : Signal processing of vibrational loading and its influence on fatigue life". Thesis, Linnéuniversitetet, Institutionen för maskinteknik (MT), 2018. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:lnu:diva-77740.
Texto completo da fonteLtaifa, Marwa. "Tests optimaux pour détecter les signaux faibles dans les séries chronologiques". Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2021. http://www.theses.fr/2021LORR0189.
Texto completo da fonteThis thesis focuses on the construction of locally asymptotically optimal tests to detect breaks in the mean of Conditional Heteroskedastic AutoRegressive Nonlinear (CHARN) models described by the following stochastic equation: begin{equation} X_t=T(Z_{t-1})+gamma^{top}omega(t)+V(Z_{t-1})varepsilon_t,quad tinzz, end{equation} where «gamma=(gamma_1,ldots,gamma_k,gamma_{k+1})^{top} inrr^{k+1}» and for «t_1,ldots,t_k,» «1< t_10,forall xinrr^p» and «n» the number of observations. The model (2) contains a large class of time series models like AR, MA, ARMA, ARIMA, ARCH etc. Attention is paid to small breaks. Those which are difficult to observe with the naked eye, unlike those considered in the literature. Such a study does not appear to have already been carried out in the context of time series. The test studied is the likelihood ratio test to test ««H_0:gamma=gamma_0text{ against } H^{(n)}_beta:gamma=gamma_0+dfrac{beta}{sqrt{n}}=gamma_{n},quad n>1,»« for «gamma_0inrr^{k+1}» and «betainrr^{k+1}» characterizing respectively the situation where there is no break, and that where there is at least one break to be found. This document is organized as follows: Chapter 1 constitutes the general introduction to the thesis. There, some useful basic concepts and tools are recalled. Chapter 2 reviews the state of the art on the detection of breaks in time series. This chapter is divided into two parts. The first concerns the estimation of breaks and their locations. The second concerns the tests for the existence of break-points. Chapter 3 deals with the case where the functions « T « and « V « are known, and when they are known but depend on unknown parameters. In the latter case, the situation where the parameter « gamma_0 « is known and the one where it is unknown are studied. When it is unknown, it is estimated by the maximum likelihood method. The study of the test is based essentially on the asymptotic local property (LAN) stated for example in cite{droesbeke1996}. Chapter 4 is a generalization of chapter 3. Here, the magnitude of the jump is arbitrary and unknown. Therefore, one has to test ««H_0:gamma=gamma_0text{ against }H^{(n)}=displaystylebigcup_{betainrr^{k+1}}^{}{ H^{(n)}_beta}.»« A Cramer-Von-Mises type test is constructed. The techniques of cite{ngatchou2009} are used to find the asymptotic distribution of the test under the alternative hypothesis. Chapter 5 presents numerical results obtained using software R. The results obtained for simulated data are first presented and commented. This is followed by those for applications with several real datasets. Chapter 6 concludes the thesis and sets out some prospects
Prandoni, Paolo. "Optimal segmentation techniques for piecewise stationary signals /". [S.l.] : [s.n.], 1999. http://library.epfl.ch/theses/?nr=1993.
Texto completo da fonteAbramowicz, Konrad. "Numerical analysis for random processes and fields and related design problems". Doctoral thesis, Umeå universitet, Institutionen för matematik och matematisk statistik, 2011. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:umu:diva-46156.
Texto completo da fonteSalman, Youssef. "Testing a class of time-varying coefficients CHARN models with application to change-point study". Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2022. http://www.theses.fr/2022LORR0170.
Texto completo da fonteIn this thesis, we study a likelihood ratio test for detecting multiple weak changes in the conditional mean of a class of time-dependent coefficients CHARN models.We establish the locally asymptotically normality (LAN) structure of the family of likelihoods under study. We prove that the test is asymptotically optimal, and we give an explicit form of its asymptotic local power as a function of candidates change locations and changes magnitudes. We describe some strategies for weak change-points detection and their location estimates. The estimates are obtained as the time indices maximizing an estimate of the local power. The simulation study we conduct shows the good performance of our methods on the examples considered
Дозорська, Оксана Федорівна, О. Ф. Дозорська e O. F. Dozorska. "Математична модель та методи опрацювання біосигналів для задачі компенсації порушеної комунікативної функції людини". Diss., Тернопільський національний технічний університет ім. Івана Пулюя, 2021. http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/33957.
Texto completo da fonteУ дисертації розв’язано актуальну наукову задачу обґрунтування вибору математичної моделі та розроблення методів опрацювання біосигналів, які дають можливість виділення інформативних ознак намагання реалізувати пацієнтами комунікативну функцію в структурі електроенцефалографічних та електроміографічних сигналів для задачі компенсації порушеної комунікативної функції людини. Обґрунтовано вибір математичної моделі таких біосигналів у вигляді кусково стаціонарного випадкового процесу. Розроблено методи опрацювання таких сигналів в межах трансляцій ковзного вікна, для виявлення часових моментів початку та закінчення процесу мовлення а також виявлення ознак наявності основного тону в структурі цих сигналів під час намагання реалізації порушеної комунікативної функції. Обґрунтовано вибір інформативних ознак початку та закінчення процесу мовлення та наявності основного тону.
В диссертации решена актуальная научная задача обоснования выбора математической модели и разработки методов обработки биосигналов, которые дают возможность выделения информативных признаков попытки реализовать пациентами коммуникативную функцию в структуре электроэнцефалографических и электромиографических сигналов. Обоснован выбор математической модели таких биосигналов в виде кусочно-стационарного случайного процесса и разработаны методы статистической обработки таких сигналов в пределах скользящего окна, которые дают возможность выявить временные моменты начала и окончания процесса речи и выявлять признаки наличия основного тона в структуре этих сигналов при попытке реализации нарушенной коммуникативной функции.
У дисертації розв’язано актуальну наукову задачу обґрунтування вибору математичної моделі та розроблення методів опрацювання біосигналів, які дають можливість виділення інформативних ознак намагання реалізувати пацієнтами комунікативну функцію в структурі електроенцефалографічних та електроміографічних сигналів для задачі компенсації порушеної комунікативної функції людини. Обґрунтовано вибір математичної моделі таких біосигналів у вигляді кусково стаціонарного випадкового процесу. Розроблено методи опрацювання таких сигналів в межах трансляцій ковзного вікна, для виявлення часових моментів початку та закінчення процесу мовлення а також виявлення ознак наявності основного тону в структурі цих сигналів під час намагання реалізації порушеної комунікативної функції. Обґрунтовано вибір інформативних ознак початку та закінчення процесу мовлення та наявності основного тону.
ПЕРЕЛІК УМОВНИХ ПОЗНАЧЕНЬ...21 ВСТУП...23 РОЗДІЛ 1. СТАН ТА СПЕЦИФІКА ЗАДАЧІ КОМПЕНСАЦІЇ ПОРУШЕНОЇ КОМУНІКАТИВНОЇ ФУНКЦІЇ ЛЮДИНИ...30 1.1. Задача компенсації порушеної комунікативної функції людини...30 1.2. Аналіз механізму реалізації комунікативної функції людини...33 1.3. Методи компенсації порушеної комунікативної функції людини, що ґрунтуються на положеннях системно-сигнальної концепції...39 1.4. Спосіб компенсації порушеної комунікативної функції людини за результатами опрацювання біосигналів ...44 1.5. Висновки до розділу 1...49 РОЗДІЛ 2. ОБҐРУНТУВАННЯ ВИБОРУ МАТЕМАТИЧНОЇ МОДЕЛІ ТА РОЗРОБЛЕННЯ МЕТОДІВ ОПРАЦЮВАННЯ БІОСИГНАЛІВ ДЛЯ ЗАДАЧІ КОМПЕНСАЦІЇ ПОРУШЕНОЇ КОМУНІКАТИВНОЇ ФУНКЦІЇ ЛЮДИНИ...51 2.1. Вимоги до математичної моделі біосигналів, як підґрунтя для розроблення методів їхнього опрацювання...51 2.2. Опрацювання електроенцефалографічних та електроміографічних сигналів методами гармонічного аналізу складних детермінованих процесів...55 2.3. Опрацювання електроенцефалографічних та електроміографічних сигналів методами статистичного та спектрально-кореляційного аналізу стаціонарних процесів...62 2.4. Обґрунтування вибору математичної моделі електроенцефалографічних та електроміографічних сигналів...65 2.5. Метод опрацювання електроміографічних сигналів...67 2.6. Метод опрацювання електроенцефалографічних сигналів...74 2.7. Висновки до розділу 2...76 РОЗДІЛ 3. ПЛАНУВАННЯ, ПРОВЕДЕННЯ ЕКСПЕРИМЕНТУ ТА ПОПЕРЕДНЄ ОПРАЦЮВАННЯ ДАНИХ...78 3.1. Планування проведення експериментальних досліджень...78 3.2. Експериментальний відбір електроенцефалографічних сигналів...79 3.3. Спосіб одночасного відбору електроенцефалографічних та електроміографічних сигналів...88 3.4. Експериментальний відбір електроміографічних та голосових сигналів...97 3.5. Попереднє опрацювання даних...100 3.6. Алґоритми опрацювання електроенцефалографічних та електроміографічних сигналів розробленими методами на підготовчому етапі...106 3.7. Висновки до розділу 3...110 РОЗДІЛ 4. ЕКСПЕРИМЕНТАЛЬНА ВЕРИФІКАЦІЯ МЕТОДІВ ОПРАЦЮВАННЯ БІОСИГНАЛІВ ДЛЯ ЗАДАЧІ КОМПЕНСАЦІЇ ПОРУШЕНОЇ КОМУНІКАТИВНОЇ ФУНКЦІЇ ЛЮДИНИ...112 4.1. Застосування ковзного вікна при опрацюванні електроенцефалографічних сигналів...112 4.2. Критерій визначення часових моментів початку та закінчення процесу мовлення за електроенцефалографічним сигналом...114 4.3. Критерій встановлення наявності ознак основного тону в структурі електроміографічного сигналу...119 4.4. Оцінювання достовірності результатів опрацювання біосигналів...131 4.5. Пропозиція щодо практичної реалізації системи компенсації порушеної комунікативної функції людини...136 4.6. Висновки до розділу 4...142 ВИСНОВКИ...144 СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ...146 ДОДАТКИ...158
ZHOU, JING-XIANG, e 周景祥. "On the sagmentation of piecewise stationary signal and automatic diagnosis of heart sound". Thesis, 1988. http://ndltd.ncl.edu.tw/handle/80025016800176639719.
Texto completo da fonteLi, Chun-Ting, e 李俊廷. "Piecewise Bilinear Approximations to the 2-D Stationary Incompressible Navier-Stokes Problem by Least-Squares Finite Element Methods". Thesis, 2004. http://ndltd.ncl.edu.tw/handle/92550574688761421364.
Texto completo da fonte國立中央大學
數學研究所
92
In this thesis, we study the piecewise bilinear finite element approximations to the two-dimensional stationary incompressible Navier-Stokes equations with the velocity boundary condition by using the least-squares principles. The Navier-Stokes problem is first recast into the velocity-vorticity-pressure and velocity-vorticity-total pressure first-order systems by introducing the vorticity variable and, in addition, total pressure variable. We then apply both the L2 least-squares and mesh-dependent weighted least-squares finite element schemes to approximate the solutions of the sequence of Oseen problems arising from a Picard-type iteration associated with these first-order systems. The corresponding least-squares energy functionals are defined in terms of the sum of the squared L2 norms without or with mesh-dependent weights of the residual equations over a product function space. Numerical evidences show that, for low Reynolds number flows, the L2 least-squares method is more accurate than the mesh-dependent weighted least-squares method. For flows with large Reynolds numbers, the mesh-dependent weighted least-squares method is apparently better than the L2 least-squares method. Some numerical results for driven cavity flows with various Reynolds numbers are also given.
Capítulos de livros sobre o assunto "Piecewise stationarity"
Yu, Hang, e Justin Dauwels. "Modeling Functional Networks via Piecewise-Stationary Graphical Models 1". In Signal Processing and Machine Learning for Biomedical Big Data, 193–208. Boca Raton : Taylor & Francis, 2018.: CRC Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1201/9781351061223-10.
Texto completo da fonteFujiwara, Hiroshi. "Piecewise Constant Upwind Approximations to the Stationary Radiative Transport Equation". In Mathematics for Industry, 35–45. Singapore: Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-6062-0_3.
Texto completo da fonteSavchenko, Andrey V. "Sequential Three-Way Decisions in Efficient Classification of Piecewise Stationary SpeechSignals". In Rough Sets, 264–77. Cham: Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-60840-2_19.
Texto completo da fonteTyagi, Vivek, Christian Wellekens e Hervé Bourlard. "A Variable-Scale Piecewise Stationary Spectral Analysis Technique Applied to ASR". In Machine Learning for Multimodal Interaction, 274–84. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2006. http://dx.doi.org/10.1007/11677482_24.
Texto completo da fonteBreitenberger, Sandra, Dmitry Efrosinin, Wolfgang Auer, Andreas Deininger e Ralf Waßmuth. "Change Point Detection in Piecewise Stationary Time Series for Farm Animal Behavior Analysis". In Operations Research Proceedings, 369–75. Cham: Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-42902-1_50.
Texto completo da fonteZhuravchak, Liubov. "Mathematical Modelling of Non-stationary Processes in the Piecewise-Homogeneous Domains by Near-Boundary Element Method". In Advances in Intelligent Systems and Computing IV, 64–77. Cham: Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-33695-0_6.
Texto completo da fontePrandoni, Paolo, e Martin Vetterli. "Approximation and compression of piecewise smooth functions". In Wavelets, 199–220. Oxford University PressOxford, 2000. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780198507161.003.0011.
Texto completo da fonteNourani-Koliji, Behzad, Steven Bilaj, Amir Rezaei Balef e Setareh Maghsudi. "Piecewise-Stationary Combinatorial Semi-Bandit with Causally Related Rewards". In Frontiers in Artificial Intelligence and Applications. IOS Press, 2023. http://dx.doi.org/10.3233/faia230465.
Texto completo da fonteTrabalhos de conferências sobre o assunto "Piecewise stationarity"
Dong, Li, e Jiantao Zhou. "Estimating noise level for natural images based on scale-invariant kurtosis and piecewise stationarity". In 2016 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/icip.2016.7533190.
Texto completo da fonteKhaleghi, Azadeh, e Daniil Ryabko. "Clustering piecewise stationary processes". In 2020 IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/isit44484.2020.9174045.
Texto completo da fonteNdzana, Bertrand Ndzana, Andrew W. Eckford, M. Amin Shokrollahi e Gil I. Shamir. "Fountain codes for piecewise stationary channels". In 2008 IEEE International Symposium on Information Theory - ISIT. IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/isit.2008.4595389.
Texto completo da fonteYu, Jia Yuan, e Shie Mannor. "Piecewise-stationary bandit problems with side observations". In the 26th Annual International Conference. New York, New York, USA: ACM Press, 2009. http://dx.doi.org/10.1145/1553374.1553524.
Texto completo da fonteAngelosante, Daniele, e Georgios B. Giannakis. "Sparse graphical modeling of piecewise-stationary time series". In ICASSP 2011 - 2011 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/icassp.2011.5946893.
Texto completo da fonteWang, Lingda, Huozhi Zhou, Bingcong Li, Lav R. Varshney e Zhizhen Zhao. "Near-Optimal Algorithms for Piecewise-Stationary Cascading Bandits". In ICASSP 2021 - 2021 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/icassp39728.2021.9414506.
Texto completo da fonteAngelosante, Daniele, e Georgios B. Giannakis. "Group lassoing change-points in piecewise-stationary AR signals". In 2011 17th International Conference on Digital Signal Processing (DSP). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/icdsp.2011.6005007.
Texto completo da fonteSong, Li, e Pascal Bondon. "A selection criterion for piecewise stationary long-memory models". In 2012 IEEE Statistical Signal Processing Workshop (SSP). IEEE, 2012. http://dx.doi.org/10.1109/ssp.2012.6319856.
Texto completo da fonteCheng, Xiaotong, e Setareh Maghsudi. "Collaborative Regret Minimization for Piecewise-Stationary Multi-Armed Bandit". In 2023 31st European Signal Processing Conference (EUSIPCO). IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.23919/eusipco58844.2023.10289959.
Texto completo da fonteIvanov, N. G., e A. V. Prasolov. "The Model of Time Series as a Piecewise-Stationary Process". In ICAIT'2018: The 3rd International Conference on Applications in Information Technology. New York, NY, USA: ACM, 2018. http://dx.doi.org/10.1145/3274856.3274888.
Texto completo da fonte