Técnicas não lineares baseadas em componentes principais no estudo de séries temporais
Este trabalho teve como objectivo estudar técnicas não lineares para a eliminação de ruído em séries temporais. O estudo efectuado baseou-se nos algoritmos SSA e KPCA. É apresentado um novo algoritmo, designado por Local SSA, que representa uma extensão do SSA. O algoritmo KPCA é descrito numa abord...
| Main Author: | |
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| Format: | masterThesis |
| Language: | por |
| Published: |
2011
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| Subjects: | |
| Online Access: | http://hdl.handle.net/10773/4911 |
| Country: | Portugal |
| Oai: | oai:ria.ua.pt:10773/4911 |
| Summary: | Este trabalho teve como objectivo estudar técnicas não lineares para a eliminação de ruído em séries temporais. O estudo efectuado baseou-se nos algoritmos SSA e KPCA. É apresentado um novo algoritmo, designado por Local SSA, que representa uma extensão do SSA. O algoritmo KPCA é descrito numa abordagem diferente da apresentada na literatura. Os algoritmos foram aplicados a sinais artificiais para estudar a influência dos parâmetros na performance dos mesmos. Foi efectuado um estudo preliminar da aplicação destes algoritmos a sinais EEG para eliminação de artefactos, nomeadamente, do sinal EOG. |
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