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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34T/45STKNB
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21d/2021/12.01.18.15   (acesso restrito)
Última Atualização2021:12.01.18.15.56 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21d/2021/12.01.18.15.56
Última Atualização dos Metadados2022:04.03.23.14.06 (UTC) administrator
DOI10.1140/epjs/s11734-021-00169-y
ISSN1951-6355
1951-6401
Chave de CitaçãoPradoMacaLope:2021:DeDaCo
TítuloDetection of data corruption in stationary time series using recurrence microstates probabilities
Ano2021
MêsOct.
Data de Acesso05 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho6325 KiB
2. Contextualização
Autor1 Prado, Thiago de Lima
2 Macau, Elbert Einstein Nehrer
3 Lopes, Sérgio Roberto
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JGUT
Grupo1
2 COPDT-CGIP-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Universidade Federal do Paraná (UFPR)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Universidade Federal do Paraná (UFPR)
Endereço de e-Mail do Autor1 thiago@fisica.ufpr.br
2 elbert.macau@unifesp.br
3 lopes@fisica.ufpr.br
RevistaEuropean Physical Journal: Special Topics
Volume230
Número14/15
Páginas2737-2744
Nota SecundáriaA2_ENGENHARIAS_III A2_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I B1_MEDICINA_I B1_INTERDISCIPLINAR B1_ENGENHARIAS_IV B1_ENGENHARIAS_I B2_QUÍMICA B2_ENGENHARIAS_II B5_MATEMÁTICA_/_PROBABILIDADE_E_ESTATÍSTICA B5_ASTRONOMIA_/_FÍSICA C_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I C_CIÊNCIA_DE_ALIMENTOS C_BIODIVERSIDADE
Histórico (UTC)2021-12-01 18:15:56 :: simone -> administrator ::
2021-12-01 18:15:58 :: administrator -> simone :: 2021
2021-12-01 18:16:17 :: simone -> administrator :: 2021
2022-04-03 23:14:06 :: administrator -> simone :: 2021
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
ResumoRecurrence microstates can be used to analyze many properties of stationary states of stochastic and deterministic time series, including the level of correlation of stochastic signals. Here, we show how artificially inserted data (data that does not belong to a original stationary signal) may be detected using recurrence microstates statistics. We show that the method is sensitive enough to detect the breaking of the stationary signal even when the corrupted inserted data span into the same domain of the original data. Examples of our analyses are applied to two numerically generated time series of dynamical systems, namely the logistic map, and the Lorenz equations. Finally to show results applied to experimental time series, we analyze a digital audio signal of a human speech.
ÁreaCOMP
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGIP > Detection of data...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 01/12/2021 15:15 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo AlvoPrado2021_Article_DetectionOfDataCorruptionInSta.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentodenypublisher denyfinaldraft12
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/46KUES5
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2022/04.03.23.11 3
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.45.07 1
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES.
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2021/06.04.03.40
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn keywords label lineage mark mirrorrepository nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
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