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Parte de monografia/livro
Wavelet estimation of nonstationary spatial covariance function (2024)
Chen, Yangyang; Morettin, Pedro Alberto ; Dias, Ronaldo; Chiann, Chang
Source: Time series and wavelet analysis: Festschrift in Honor of Pedro A. Morettin. Unidade: IME
Subjects: ANÁLISE DE ONDALETAS, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, ANÁLISE MULTIVARIADA
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ABNT
CHEN, Yangyang et al. Wavelet estimation of nonstationary spatial covariance function. Time series and wavelet analysis: Festschrift in Honor of Pedro A. Morettin. Tradução . Cham: Springer, 2024. . Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-66398-7_15. Acesso em: 03 jan. 2026.
APA
Chen, Y., Morettin, P. A., Dias, R., & Chiann, C. (2024). Wavelet estimation of nonstationary spatial covariance function. In Time series and wavelet analysis: Festschrift in Honor of Pedro A. Morettin. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-031-66398-7_15
NLM
Chen Y, Morettin PA, Dias R, Chiann C. Wavelet estimation of nonstationary spatial covariance function [Internet]. In: Time series and wavelet analysis: Festschrift in Honor of Pedro A. Morettin. Cham: Springer; 2024. [citado 2026 jan. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-66398-7_15
Vancouver
Chen Y, Morettin PA, Dias R, Chiann C. Wavelet estimation of nonstationary spatial covariance function [Internet]. In: Time series and wavelet analysis: Festschrift in Honor of Pedro A. Morettin. Cham: Springer; 2024. [citado 2026 jan. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-66398-7_15
Dissertação (Mestrado)
A nonlinear mixed effects approach to the registration of functional data (2024)
Ferreira, Felipe Toledo; Chiann, Chang (Orientador)
Unidade: IME
Subjects: INFERÊNCIA NÃO PARAMÉTRICA, MODELOS NÃO LINEARES, ANÁLISE DE DADOS, SUAVIZAÇÃO
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ABNT
FERREIRA, Felipe Toledo. A nonlinear mixed effects approach to the registration of functional data. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-04112024-163842/. Acesso em: 03 jan. 2026.
APA
Ferreira, F. T. (2024). A nonlinear mixed effects approach to the registration of functional data (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-04112024-163842/
NLM
Ferreira FT. A nonlinear mixed effects approach to the registration of functional data [Internet]. 2024 ;[citado 2026 jan. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-04112024-163842/
Vancouver
Ferreira FT. A nonlinear mixed effects approach to the registration of functional data [Internet]. 2024 ;[citado 2026 jan. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-04112024-163842/
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
Source: Signal Processing. Unidade: IME
Subjects: ANÁLISE DE ONDALETAS, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
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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: 03 jan. 2026.
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 2026 jan. 03 ] 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 2026 jan. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2024.109518
Dissertação (Mestrado)
Análise de Multiresolução e Wavelets Assimétricas de Haar (2023)
Santos, Mariana Macedo dos; Brandão, Daniel Smania (Orientador)
Unidade: ICMC
Assunto: ANÁLISE DE ONDALETAS
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ABNT
SANTOS, Mariana Macedo dos. Análise de Multiresolução e Wavelets Assimétricas de Haar. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55135/tde-16022024-160814/. Acesso em: 03 jan. 2026.
APA
Santos, M. M. dos. (2023). Análise de Multiresolução e Wavelets Assimétricas de Haar (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55135/tde-16022024-160814/
NLM
Santos MM dos. Análise de Multiresolução e Wavelets Assimétricas de Haar [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55135/tde-16022024-160814/
Vancouver
Santos MM dos. Análise de Multiresolução e Wavelets Assimétricas de Haar [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55135/tde-16022024-160814/
Tese (Doutorado)
Spatio-temporal models by wavelets (2023)
Chen, Yangyang; Morettin, Pedro Alberto (Orientador) ; Dias, Ronaldo (coorient)
Unidade: IME
Subjects: FILTROS DE KALMAN, PROCESSOS ESTACIONÁRIOS, PROCESSOS ESTOCÁSTICOS
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ABNT
CHEN, Yangyang. Spatio-temporal models by wavelets. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-25052023-222701/. Acesso em: 03 jan. 2026.
APA
Chen, Y. (2023). Spatio-temporal models by wavelets (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-25052023-222701/
NLM
Chen Y. Spatio-temporal models by wavelets [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-25052023-222701/
Vancouver
Chen Y. Spatio-temporal models by wavelets [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-25052023-222701/
Artigo de periodico
Long-memory parameter estimation based on fractional spline wavelets (2023)
Pinto, Mateus Gonzalez de Freitas ; Chiann, Chang
Source: Digital Signal Processing. Unidade: IME
Subjects: ANÁLISE DE ONDALETAS, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
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ABNT
PINTO, Mateus Gonzalez de Freitas e CHIANN, Chang. Long-memory parameter estimation based on fractional spline wavelets. Digital Signal Processing, v. 133, n. artigo 103836, p. 1-12, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.dsp.2022.103836. Acesso em: 03 jan. 2026.
APA
Pinto, M. G. de F., & Chiann, C. (2023). Long-memory parameter estimation based on fractional spline wavelets. Digital Signal Processing, 133( artigo 103836), 1-12. doi:10.1016/j.dsp.2022.103836
NLM
Pinto MG de F, Chiann C. Long-memory parameter estimation based on fractional spline wavelets [Internet]. Digital Signal Processing. 2023 ; 133( artigo 103836): 1-12.[citado 2026 jan. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.dsp.2022.103836
Vancouver
Pinto MG de F, Chiann C. Long-memory parameter estimation based on fractional spline wavelets [Internet]. Digital Signal Processing. 2023 ; 133( artigo 103836): 1-12.[citado 2026 jan. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.dsp.2022.103836
Artigo de periodico
Estimation of nonparametric regression models by wavelets (2022)
Morettin, Pedro Alberto ; Porto, Rogério de Faria
Source: São Paulo Journal of Mathematical Sciences. Unidade: IME
Assunto: INFERÊNCIA NÃO PARAMÉTRICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MORETTIN, Pedro Alberto e PORTO, Rogério de Faria. Estimation of nonparametric regression models by wavelets. São Paulo Journal of Mathematical Sciences, v. 16, n. 1, p. 539-565, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s40863-021-00240-5. Acesso em: 03 jan. 2026.
APA
Morettin, P. A., & Porto, R. de F. (2022). Estimation of nonparametric regression models by wavelets. São Paulo Journal of Mathematical Sciences, 16( 1), 539-565. doi:10.1007/s40863-021-00240-5
NLM
Morettin PA, Porto R de F. Estimation of nonparametric regression models by wavelets [Internet]. São Paulo Journal of Mathematical Sciences. 2022 ; 16( 1): 539-565.[citado 2026 jan. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s40863-021-00240-5
Vancouver
Morettin PA, Porto R de F. Estimation of nonparametric regression models by wavelets [Internet]. São Paulo Journal of Mathematical Sciences. 2022 ; 16( 1): 539-565.[citado 2026 jan. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s40863-021-00240-5
Trabalho de evento-resumo
Análise multi-resolução inteligente: combinando a transformada wavelet com estratégias de deep learning para redução de ruídos em sinais e imagens de ressonância magnética (2022)
Queiroz, Guylherme Emmanuel Tagliaferro de; Paiva, Fernando Fernandes ; Guido, Rodrigo Capobianco
Source: Livro de Resumos. Conference titles: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidade: IFSC
Subjects: IMAGEM POR RESSONÂNCIA MAGNÉTICA, ANÁLISE DE ONDALETAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
QUEIROZ, Guylherme Emmanuel Tagliaferro de e PAIVA, Fernando Fernandes e GUIDO, Rodrigo Capobianco. Análise multi-resolução inteligente: combinando a transformada wavelet com estratégias de deep learning para redução de ruídos em sinais e imagens de ressonância magnética. 2022, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2022. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/e73c082d-2a6c-490f-9919-def59cf443ec/PROD034051_3120760.pdf. Acesso em: 03 jan. 2026.
APA
Queiroz, G. E. T. de, Paiva, F. F., & Guido, R. C. (2022). Análise multi-resolução inteligente: combinando a transformada wavelet com estratégias de deep learning para redução de ruídos em sinais e imagens de ressonância magnética. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/e73c082d-2a6c-490f-9919-def59cf443ec/PROD034051_3120760.pdf
NLM
Queiroz GET de, Paiva FF, Guido RC. Análise multi-resolução inteligente: combinando a transformada wavelet com estratégias de deep learning para redução de ruídos em sinais e imagens de ressonância magnética [Internet]. Livro de Resumos. 2022 ;[citado 2026 jan. 03 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/e73c082d-2a6c-490f-9919-def59cf443ec/PROD034051_3120760.pdf
Vancouver
Queiroz GET de, Paiva FF, Guido RC. Análise multi-resolução inteligente: combinando a transformada wavelet com estratégias de deep learning para redução de ruídos em sinais e imagens de ressonância magnética [Internet]. Livro de Resumos. 2022 ;[citado 2026 jan. 03 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/e73c082d-2a6c-490f-9919-def59cf443ec/PROD034051_3120760.pdf
Dissertação (Mestrado)
Unraveling the brain: a quantitative study of EEG classification techniques (2021)
Alípio, Lênon Guimarães Silva; Leonardi, Florencia Graciela (Orientador)
Unidade: IME
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, ANÁLISE DE ONDALETAS, TRANSFORMADA DE FOURIER
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ALÍPIO, Lênon Guimarães Silva. Unraveling the brain: a quantitative study of EEG classification techniques. 2021. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-01072021-132416/. Acesso em: 03 jan. 2026.
APA
Alípio, L. G. S. (2021). Unraveling the brain: a quantitative study of EEG classification techniques (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-01072021-132416/
NLM
Alípio LGS. Unraveling the brain: a quantitative study of EEG classification techniques [Internet]. 2021 ;[citado 2026 jan. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-01072021-132416/
Vancouver
Alípio LGS. Unraveling the brain: a quantitative study of EEG classification techniques [Internet]. 2021 ;[citado 2026 jan. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-01072021-132416/
Trabalho de evento-resumo
Análise multi-resolução inteligente: combinando a transformada wavelet com estratégias de deep learning para redução de ruídos em sinais e imagens de ressonância magnética (2021)
Queiroz, Guylherme Emmanuel Tagliaferro de; Paiva, Fernando Fernandes ; Guido, R. C.
Source: Livro de Resumos. Conference titles: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidade: IFSC
Subjects: IMAGEM POR RESSONÂNCIA MAGNÉTICA, ANÁLISE DE ONDALETAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
QUEIROZ, Guylherme Emmanuel Tagliaferro de e PAIVA, Fernando Fernandes e GUIDO, R. C. Análise multi-resolução inteligente: combinando a transformada wavelet com estratégias de deep learning para redução de ruídos em sinais e imagens de ressonância magnética. 2021, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2021. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/cb3c7d11-22a7-46da-8db5-2826c25ddced/3055613.pdf. Acesso em: 03 jan. 2026.
APA
Queiroz, G. E. T. de, Paiva, F. F., & Guido, R. C. (2021). Análise multi-resolução inteligente: combinando a transformada wavelet com estratégias de deep learning para redução de ruídos em sinais e imagens de ressonância magnética. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/cb3c7d11-22a7-46da-8db5-2826c25ddced/3055613.pdf
NLM
Queiroz GET de, Paiva FF, Guido RC. Análise multi-resolução inteligente: combinando a transformada wavelet com estratégias de deep learning para redução de ruídos em sinais e imagens de ressonância magnética [Internet]. Livro de Resumos. 2021 ;[citado 2026 jan. 03 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/cb3c7d11-22a7-46da-8db5-2826c25ddced/3055613.pdf
Vancouver
Queiroz GET de, Paiva FF, Guido RC. Análise multi-resolução inteligente: combinando a transformada wavelet com estratégias de deep learning para redução de ruídos em sinais e imagens de ressonância magnética [Internet]. Livro de Resumos. 2021 ;[citado 2026 jan. 03 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/cb3c7d11-22a7-46da-8db5-2826c25ddced/3055613.pdf
Dissertação (Mestrado)
Long memory in high frequency time series using wavelets and conditional volatility models (2021)
Pinto, Mateus Gonzalez de Freitas ; Chiann, Chang (Orientador)
Unidade: IME
Subjects: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, MODELAGEM DE DADOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PINTO, Mateus Gonzalez de Freitas. Long memory in high frequency time series using wavelets and conditional volatility models. 2021. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-06052021-100559/. Acesso em: 03 jan. 2026.
APA
Pinto, M. G. de F. (2021). Long memory in high frequency time series using wavelets and conditional volatility models (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-06052021-100559/
NLM
Pinto MG de F. Long memory in high frequency time series using wavelets and conditional volatility models [Internet]. 2021 ;[citado 2026 jan. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-06052021-100559/
Vancouver
Pinto MG de F. Long memory in high frequency time series using wavelets and conditional volatility models [Internet]. 2021 ;[citado 2026 jan. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-06052021-100559/
Artigo de periodico
Time-varying cointegration model using wavelets (2019)
Fonseca, Eder Lucio da ; Alencar, Airlane Pereira ; Morettin, Pedro Alberto
Source: Statistics & Probability Letters. Unidade: IME
Subjects: ANÁLISE DE ERROS, ANÁLISE DE ONDALETAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
FONSECA, Eder Lucio da e ALENCAR, Airlane Pereira e MORETTIN, Pedro Alberto. Time-varying cointegration model using wavelets. Statistics & Probability Letters, v. 145, p. 260-267, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.spl.2018.09.017. Acesso em: 03 jan. 2026.
APA
Fonseca, E. L. da, Alencar, A. P., & Morettin, P. A. (2019). Time-varying cointegration model using wavelets. Statistics & Probability Letters, 145, 260-267. doi:10.1016/j.spl.2018.09.017
NLM
Fonseca EL da, Alencar AP, Morettin PA. Time-varying cointegration model using wavelets [Internet]. Statistics & Probability Letters. 2019 ; 145 260-267.[citado 2026 jan. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.spl.2018.09.017
Vancouver
Fonseca EL da, Alencar AP, Morettin PA. Time-varying cointegration model using wavelets [Internet]. Statistics & Probability Letters. 2019 ; 145 260-267.[citado 2026 jan. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.spl.2018.09.017
Tese (Doutorado)
Estimação de modelos geoestatísticos com dados funcionais usando ondaletas (2016)
Sassi, Gilberto Pereira; Chiann, Chang (Orientador)
Unidade: IME
Subjects: INFERÊNCIA ESTATÍSTICA, ESTATÍSTICA APLICADA, ANÁLISE MULTIVARIADA, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SASSI, Gilberto Pereira. Estimação de modelos geoestatísticos com dados funcionais usando ondaletas. 2016. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2016. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-02052016-110000/. Acesso em: 03 jan. 2026.
APA
Sassi, G. P. (2016). Estimação de modelos geoestatísticos com dados funcionais usando ondaletas (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-02052016-110000/
NLM
Sassi GP. Estimação de modelos geoestatísticos com dados funcionais usando ondaletas [Internet]. 2016 ;[citado 2026 jan. 03 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-02052016-110000/
Vancouver
Sassi GP. Estimação de modelos geoestatísticos com dados funcionais usando ondaletas [Internet]. 2016 ;[citado 2026 jan. 03 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-02052016-110000/
Dissertação (Mestrado)
Reconhecimento de assinaturas baseado em seus ruídos caligráficos (2014)
Escola, João Paulo Lemos; Guido, Rodrigo Capobianco (Orientador)
Unidade: IFSC
Subjects: PROCESSAMENTO DE SINAIS, BIOMETRIA, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, ANÁLISE DE ONDALETAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ESCOLA, João Paulo Lemos. Reconhecimento de assinaturas baseado em seus ruídos caligráficos. 2014. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2014. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-09042014-161454/. Acesso em: 03 jan. 2026.
APA
Escola, J. P. L. (2014). Reconhecimento de assinaturas baseado em seus ruídos caligráficos (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-09042014-161454/
NLM
Escola JPL. Reconhecimento de assinaturas baseado em seus ruídos caligráficos [Internet]. 2014 ;[citado 2026 jan. 03 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-09042014-161454/
Vancouver
Escola JPL. Reconhecimento de assinaturas baseado em seus ruídos caligráficos [Internet]. 2014 ;[citado 2026 jan. 03 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-09042014-161454/
Tese (Doutorado)
Uma nova família de filtros digitais para classificação de dados com aplicações ao pré-diagnóstico de patologias na laringe (2012)
Rodrigues, Luciene Cavalcanti; Guido, Rodrigo Capobianco (Orientador)
Unidade: IFSC
Subjects: PROCESSAMENTO DE SINAIS, LARINGE (PATOLOGIA), ANÁLISE DE ONDALETAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RODRIGUES, Luciene Cavalcanti. Uma nova família de filtros digitais para classificação de dados com aplicações ao pré-diagnóstico de patologias na laringe. 2012. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2012. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-06032013-110348/. Acesso em: 03 jan. 2026.
APA
Rodrigues, L. C. (2012). Uma nova família de filtros digitais para classificação de dados com aplicações ao pré-diagnóstico de patologias na laringe (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-06032013-110348/
NLM
Rodrigues LC. Uma nova família de filtros digitais para classificação de dados com aplicações ao pré-diagnóstico de patologias na laringe [Internet]. 2012 ;[citado 2026 jan. 03 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-06032013-110348/
Vancouver
Rodrigues LC. Uma nova família de filtros digitais para classificação de dados com aplicações ao pré-diagnóstico de patologias na laringe [Internet]. 2012 ;[citado 2026 jan. 03 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-06032013-110348/
Tese (Doutorado)
Morphlet: uma nova família de transformadas wavelet aplicadas ao processo de conversão de voz (2012)
Vieira, Lucimar Sasso; Guido, Rodrigo Capobianco (Orientador)
Unidade: IFSC
Subjects: PROCESSAMENTO DE SINAIS, ANÁLISE DE ONDALETAS
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ABNT
VIEIRA, Lucimar Sasso. Morphlet: uma nova família de transformadas wavelet aplicadas ao processo de conversão de voz. 2012. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2012. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-02052012-173331/. Acesso em: 03 jan. 2026.
APA
Vieira, L. S. (2012). Morphlet: uma nova família de transformadas wavelet aplicadas ao processo de conversão de voz (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-02052012-173331/
NLM
Vieira LS. Morphlet: uma nova família de transformadas wavelet aplicadas ao processo de conversão de voz [Internet]. 2012 ;[citado 2026 jan. 03 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-02052012-173331/
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Vieira LS. Morphlet: uma nova família de transformadas wavelet aplicadas ao processo de conversão de voz [Internet]. 2012 ;[citado 2026 jan. 03 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-02052012-173331/

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