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Tese (Doutorado)
Modelos espectrais para estruturas dinâmicas de dependência aplicados a gestão financeira de riscos (2025)
Araújo, Thiago Dutra de ; Carvalho, João Vinicius de França (Orientador)
Unidade: FEA
Subjects: ADMINISTRAÇÃO FINANCEIRA, ANÁLISE DE RISCO, ANÁLISE ESPECTRAL (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS)
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ABNT
ARAÚJO, Thiago Dutra de. Modelos espectrais para estruturas dinâmicas de dependência aplicados a gestão financeira de riscos. 2025. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2025. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12136/tde-20012026-104727/. Acesso em: 27 abr. 2026.
APA
Araújo, T. D. de. (2025). Modelos espectrais para estruturas dinâmicas de dependência aplicados a gestão financeira de riscos (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12136/tde-20012026-104727/
NLM
Araújo TD de. Modelos espectrais para estruturas dinâmicas de dependência aplicados a gestão financeira de riscos [Internet]. 2025 ;[citado 2026 abr. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12136/tde-20012026-104727/
Vancouver
Araújo TD de. Modelos espectrais para estruturas dinâmicas de dependência aplicados a gestão financeira de riscos [Internet]. 2025 ;[citado 2026 abr. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12136/tde-20012026-104727/
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: 27 abr. 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 abr. 27 ] 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 abr. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-66398-7_15
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: 27 abr. 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 abr. 27 ] 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 abr. 27 ] 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://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55135/tde-16022024-160814/. Acesso em: 27 abr. 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://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 abr. 27 ] Available from: https://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 abr. 27 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55135/tde-16022024-160814/
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: 27 abr. 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 abr. 27 ] 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 abr. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.dsp.2022.103836
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
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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: 27 abr. 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 abr. 27 ] 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 abr. 27 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/e73c082d-2a6c-490f-9919-def59cf443ec/PROD034051_3120760.pdf
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
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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: 27 abr. 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 abr. 27 ] 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 abr. 27 ] 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 (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: 27 abr. 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 abr. 27 ] 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 abr. 27 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/cb3c7d11-22a7-46da-8db5-2826c25ddced/3055613.pdf
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: 27 abr. 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 abr. 27 ] 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 abr. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.spl.2018.09.017
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: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-09042014-161454/. Acesso em: 27 abr. 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 https://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 abr. 27 ] Available from: https://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 abr. 27 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-09042014-161454/
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
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-02052012-173331/. Acesso em: 27 abr. 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 https://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 abr. 27 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-02052012-173331/
Vancouver
Vieira LS. Morphlet: uma nova família de transformadas wavelet aplicadas ao processo de conversão de voz [Internet]. 2012 ;[citado 2026 abr. 27 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-02052012-173331/
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: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-06032013-110348/. Acesso em: 27 abr. 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 https://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 abr. 27 ] Available from: https://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 abr. 27 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-06032013-110348/

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