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  • Artigo de periodico

    Denoising of discrete-time chaotic signals using echo state networks: short communication (2024)

    Duarte, Andre Lucas de Oliveira; Eisencraft, Marcio

    Fonte: Signal Processing. Unidade: EP

    Assuntos: PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS), SINAIS BIOMÉDICOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIComo citar
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    • ABNT

      DUARTE, Andre Lucas de Oliveira e EISENCRAFT, Marcio. Denoising of discrete-time chaotic signals using echo state networks: short communication. Signal Processing, v. 214, n. ja 2024. Article nº 109252, p. 1-4, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2023.109252. Acesso em: 12 nov. 2025.

    • APA

      Duarte, A. L. de O., & Eisencraft, M. (2024). Denoising of discrete-time chaotic signals using echo state networks: short communication. Signal Processing, 214( ja 2024. Article nº 109252), 1-4. doi:10.1016/j.sigpro.2023.109252

    • NLM

      Duarte AL de O, Eisencraft M. Denoising of discrete-time chaotic signals using echo state networks: short communication [Internet]. Signal Processing. 2024 ; 214( ja 2024. Article nº 109252): 1-4.[citado 2025 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2023.109252

    • Vancouver

      Duarte AL de O, Eisencraft M. Denoising of discrete-time chaotic signals using echo state networks: short communication [Internet]. Signal Processing. 2024 ; 214( ja 2024. Article nº 109252): 1-4.[citado 2025 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2023.109252

  • Artigo de periodico

    A maximum-likelihood-based approach to estimate the long memory parameter using fractional spline wavelets (2024)

    Pinto, Mateus Gonzalez de Freitas ; Chiann, Chang

    Fonte: Signal Processing. Unidade: IME

    Assuntos: ANÁLISE DE ONDALETAS, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS

    PrivadoAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      PINTO, Mateus Gonzalez de Freitas e CHIANN, Chang. A maximum-likelihood-based approach to estimate the long memory parameter using fractional spline wavelets. Signal Processing, v. 222, n. artigo 109518, p. 1-11, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2024.109518. Acesso em: 12 nov. 2025.

    • APA

      Pinto, M. G. de F., & Chiann, C. (2024). A maximum-likelihood-based approach to estimate the long memory parameter using fractional spline wavelets. Signal Processing, 222( artigo 109518), 1-11. doi:10.1016/j.sigpro.2024.109518

    • NLM

      Pinto MG de F, Chiann C. A maximum-likelihood-based approach to estimate the long memory parameter using fractional spline wavelets [Internet]. Signal Processing. 2024 ; 222( artigo 109518): 1-11.[citado 2025 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2024.109518

    • Vancouver

      Pinto MG de F, Chiann C. A maximum-likelihood-based approach to estimate the long memory parameter using fractional spline wavelets [Internet]. Signal Processing. 2024 ; 222( artigo 109518): 1-11.[citado 2025 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2024.109518
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