Análise discriminante para séries temporais
| Ano de defesa: | 1997 |
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| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20210729-013705/ |
Resumo: | No presente trabalho apresentamos uma extensão da técnica de análise discriminante para o caso de série temporais, tanto no domínio do tempo como da frequência. Foram averiguados o desempenho, no domínio do tempo, de dois modelos: a partir da média dos parâmetros para obtenção do modelo de cada grupo através da utilização da mediana. No domínio da frequência, comparamos os estimuladores: periodograma, periodograma suavisado e estimador espectral auto-regressivo. Para tanto, realizamos simulações e o estudo de um caso prático de necessidade de discriminação de padrões de eletroencéfalogramas de indivíduos normais e epiléticos. Os resultados apontam para um melhor desempenho do estimador no domínio do tempo utilizando-se a mediana, para os casos de modelos mais simples (sem muitas periodicidades envolvidas), sendo nos casos mais complexos (várias periodicidades) recomendado o modelo baseado apenas no periodograma |
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No presente trabalho apresentamos uma extensão da técnica de análise discriminante para o caso de série temporais, tanto no domínio do tempo como da frequência. Foram averiguados o desempenho, no domínio do tempo, de dois modelos: a partir da média dos parâmetros para obtenção do modelo de cada grupo através da utilização da mediana. No domínio da frequência, comparamos os estimuladores: periodograma, periodograma suavisado e estimador espectral auto-regressivo. Para tanto, realizamos simulações e o estudo de um caso prático de necessidade de discriminação de padrões de eletroencéfalogramas de indivíduos normais e epiléticos. Os resultados apontam para um melhor desempenho do estimador no domínio do tempo utilizando-se a mediana, para os casos de modelos mais simples (sem muitas periodicidades envolvidas), sendo nos casos mais complexos (várias periodicidades) recomendado o modelo baseado apenas no periodograma |
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