dc.contributorhttps://orcid.org/0000-0001-9311-5285
dc.contributorhttps://orcid.org/0000-0002-6781-2930
dc.creatorRé, Miguel Ángel
dc.creatorAguirre Varela, Guillermo Gabriel Edgardo
dc.date.accessioned2023-05-30T14:26:44Z
dc.date.accessioned2023-06-16T14:27:11Z
dc.date.available2023-05-30T14:26:44Z
dc.date.available2023-06-16T14:27:11Z
dc.date.created2023-05-30T14:26:44Z
dc.date.issued2016
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11086/547589
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/6676613
dc.description.abstractLa detección de bordes de dominio en secuencias de rango continuo encuentra aplicaciones en la detección del comienzo de una contracción muscular en electromiografía o del comienzo y propagación de una crisis epiléptica en el análisis de electroencefalogramas. La divergencia de Jensen Shannon (DJS), una versión simetrizada de la divergencia de Kullback Leibler, permite cuantificar la diferencia entre distribuciones de probabilidad. Esta propiedad ha sido ampliamente utilizada en el análisis de secuencias simbólicas o secuencias de rango discreto como cadenas de ADN. A pesar de estar bien definida para distribuciones continuas, la DJS no ha sido tan extensamente utilizada para la segmentación de secuencias de rango continuo. A partir de la identificación de la DJS con la Información Mutua entre una distribución continua y una discreta proponemos aquí un método para la segmentación de secuencias de rango continuo y evaluamos su desempeño a partir de secuencias generadas artificialmente.
dc.languagespa
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
dc.sourceISSN 2591-3522
dc.subjectDivergencia Jensen-Shannon
dc.subjectDistancias entrópicas
dc.subjectSegmentación
dc.titleSegmentación de secuencias de rango continuo mediante información mutua
dc.typeconferenceObject


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