Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2000 |
| Autor(a) principal: |
Thielo, Marcelo Resende |
| Orientador(a): |
Barone, Dante Augusto Couto |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Palavras-chave em Inglês: |
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| Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/10183/12661
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Resumo: |
Neste trabalho fazemos revisão de alguns dos principais métodos para análise não-linear de séries temporais originadas a partir de sistemas de baixa dimensionalidade com dinâmica predominantemente determinística, dando ênfase ao problema de classificação/clusterização nãosupervisionada destas mesmas séries. Várias medidas de dissimilaridade são utilizadas em conjunto com métodos heurísticos baseados em algoritmos estocásticos, para a organização de segmentos de séries temporais não estacionárias em grupos com características em comum, na tentativa de associar a estes alguma característica clínica previamente conhecida. O método é implementado com diferentes medidas de dissimilaridade e um experimento feito com séries temporais sintéticas (obtidas a partir de simulação numérica) com fins de validação e posteriormente aplicado a um problema real, o problema de segmentação de estágios de sono. Os resultados indicam certa promissoriedade do método para aplicação na classificação estágios de sono em eletroencefalogramas. |
