Buscar
Mostrando ítems 31-40 de 146
Theoretical Studies And Algorithms Regarding The Solution Of Non-invertible Nonlinear Source Separation
(SPRINGER-VERLAG BERLINBERLIN, 2015)
Projeto e Implementação em Ambiente Foundation Fieldbus de Filtragem Estocástica Baseada em Análise de Componentes Independentes (M175)
(Universidade Federal do Rio Grande do NorteBRUFRNPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaAutomação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações, 2006-07-31)
This work considers the development of a filtering system composed of an intelligent algorithm, that separates information and noise coming from sensors interconnected by Foundation Fieldbus (FF) network. The algorithm ...
Técnicas estadísticas y computacionales para extraer factores de riesgo sistemático subyacentes: un estudio comparativo en la Bolsa Mexicana de Valores
(Universidad Católica de Colombia, 2021-09-08)
Este artículo compara las técnicas de reducción de dimensionalidad o de extracción de características: Análisis de Componentes Principales, Análisis Factorial, Análisis de Componentes Independientes y Análisis de Componentes ...
ERPs and their brain sources in perceptual and conceptual prospective memory tasks: Commonalities and differences between the two tasks
(Elsevier, 2016)
The present study examined whether Event-Related Potential (ERP) components and their neural generators are common to perceptual and conceptual prospective memory (PM) tasks or specific to the form of PM cue involved. We ...
Análisis de componentes independientes aplicado al estudio de la actividad cerebral
(2014)
Este trabajo presenta un propuesta para reducir la complejidad computacional del proceso de Análisis de Componentes Independientes [12] (ICA Independent Component Analysis). Para tal fin, se usan técnicas de Análisis ...
Separação cega de misturas convolutivas no domínio do tempo utilizando clusterização
(Universidade Federal do Rio de JaneiroBrasilEscola PolitécnicaUFRJ, 2019)
Improvements on ICA mixture models for image pre-processing and segmentation
(ELSEVIER SCIENCE BV, 2008)
Today several different unsupervised classification algorithms are commonly used to cluster similar patterns in a data set based only on its statistical properties. Specially in image data applications, self-organizing ...