Zobrazeno 1 - 10
of 32
pro vyhledávání: '"improved permutation entropy"'
Publikováno v:
Entropy, Vol 26, Iss 11, p 960 (2024)
To enhance the performance of entropy algorithms in analyzing complex time series, generalized Gaussian distribution improved permutation entropy (GGDIPE) and its multiscale variant (MGGDIPE) are proposed in this paper. First, the generalized Gaussia
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/f6f846e5a0f244baba5ef292079783fa
Tsallis Entropy-Based Complexity-IPE Casualty Plane: A Novel Method for Complex Time Series Analysis
Publikováno v:
Entropy, Vol 26, Iss 6, p 521 (2024)
Due to its capacity to unveil the dynamic characteristics of time series data, entropy has attracted growing interest. However, traditional entropy feature extraction methods, such as permutation entropy, fall short in concurrently considering both t
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/9742842e3e3946088f31ecb614d044ee
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Entropy, Vol 25, Iss 12, p 1654 (2023)
The transition from a chaotic to a periodic state in the Duffing chaotic oscillator detection system is crucial in detecting weak signals. However, accurately determining the critical threshold for this transition remains a challenging problem. Tradi
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/181268b616614bbf9e940b9e36176399
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Entropy, Vol 25, Iss 8, p 1175 (2023)
Entropy quantification approaches have gained considerable attention in engineering applications. However, certain limitations persist, including the strong dependence on parameter selection, limited discriminating power, and low robustness to noise.
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/4cef742bf9e641a6a6b9aee2edb90c21
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Entropy, Vol 22, Iss 6, p 685 (2020)
The equipment condition monitoring based on computer hearing is a new pattern recognition approach, and the system formed by it has the advantages of noncontact and strong early warning abilities. Extracting effective features from the sound data of
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/8c3ea2a550094281870171bdbc1c3df0