Dynamic time series smoothing for symbolic interval data applied to neuroscience (2020)
- Authors:
- USP affiliated authors: LEITE, JOÃO PEREIRA - FMRP ; LOUZADA NETO, FRANCISCO - ICMC ; NASCIMENTO, DIEGO CARVALHO DO - Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística ; PIMENTEL, BRUNO ALMEIDA - ICMC
- Unidades: FMRP; ICMC; Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística
- DOI: 10.1016/j.ins.2019.12.026
- Subjects: ANÁLISE DE DADOS; ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS; ELETROENCEFALOGRAFIA
- Keywords: State space model; Symbolic data analysis; Verticality perception
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: Philadelphia
- Date published: 2020
- Source:
- Título: Information Sciences
- ISSN: 0020-0255
- Volume/Número/Paginação/Ano: v.517, p. 415-426, 2020
- Status:
- Artigo possui versão em acesso aberto em repositório (Green Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão submetida (Pré-print)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
NASCIMENTO, Diego Carvalho et al. Dynamic time series smoothing for symbolic interval data applied to neuroscience. Information Sciences, v. 517, p. 415-426, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.12.026. Acesso em: 07 maio 2026. -
APA
Nascimento, D. C., Pimentel, B. A., Souza, R., Leite, J. P., Edwards, D. J., Pontelli, T. E. G. dos S., & Louzada, F. (2020). Dynamic time series smoothing for symbolic interval data applied to neuroscience. Information Sciences, 517, 415-426. doi:10.1016/j.ins.2019.12.026 -
NLM
Nascimento DC, Pimentel BA, Souza R, Leite JP, Edwards DJ, Pontelli TEG dos S, Louzada F. Dynamic time series smoothing for symbolic interval data applied to neuroscience [Internet]. Information Sciences. 2020 ;517 415-426.[citado 2026 maio 07 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.12.026 -
Vancouver
Nascimento DC, Pimentel BA, Souza R, Leite JP, Edwards DJ, Pontelli TEG dos S, Louzada F. Dynamic time series smoothing for symbolic interval data applied to neuroscience [Internet]. Information Sciences. 2020 ;517 415-426.[citado 2026 maio 07 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.12.026 - Copula bivariate model: predictive analytics on estimation tinnitus psychoacoustic parameters
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