Improving time series modeling by decomposing and analyzing stochastic and deterministic influences (2013)
- Authors:
- Autor USP: MELLO, RODRIGO FERNANDES DE - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1016/j.sigpro.2013.04.017
- Subjects: SISTEMAS DISTRIBUÍDOS; PROGRAMAÇÃO CONCORRENTE
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Signal Processing
- ISSN: 0165-1684
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 93, n. 11, p. 3001-3013, nov. 2013
- Status:
- Artigo possui versão em acesso aberto em repositório (Green Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão submetida (Pré-print)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
RIOS, Ricardo Araújo e MELLO, Rodrigo Fernandes de. Improving time series modeling by decomposing and analyzing stochastic and deterministic influences. Signal Processing, v. no 2013, n. 11, p. 3001-3013, 2013Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2013.04.017. Acesso em: 10 abr. 2026. -
APA
Rios, R. A., & Mello, R. F. de. (2013). Improving time series modeling by decomposing and analyzing stochastic and deterministic influences. Signal Processing, no 2013( 11), 3001-3013. doi:10.1016/j.sigpro.2013.04.017 -
NLM
Rios RA, Mello RF de. Improving time series modeling by decomposing and analyzing stochastic and deterministic influences [Internet]. Signal Processing. 2013 ; no 2013( 11): 3001-3013.[citado 2026 abr. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2013.04.017 -
Vancouver
Rios RA, Mello RF de. Improving time series modeling by decomposing and analyzing stochastic and deterministic influences [Internet]. Signal Processing. 2013 ; no 2013( 11): 3001-3013.[citado 2026 abr. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2013.04.017 - A novel approach to quantify novelty levels applied on ubiquitous music distribution
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