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Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009
Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009
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1.
Spatially unsupervised analysis of within-subject FMRI data using multiple extrapolations of 3D Ising field Partition Functions
机译:
使用3D Ising场分区函数的多个外推法对受试者内部FMRI数据进行空间无监督分析
作者:
Vincent Thomas
;
Risser Laurent
;
Ciuciu Philippe
;
Idier Jerome
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
2.
Detection and iterative decoding of a 2D alphabetic barcode
机译:
二维字母条形码的检测和迭代解码
作者:
Sawaya Wadih
;
Derrode Stephane
;
Ould-Barikalla Mustava
;
Rivaillier Jacques
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
3.
Learning Isometric Separation Maps
机译:
学习等距分离图
作者:
Vasiloglou Nikolaos
;
Gray Alexander G.
;
Anderson David V.
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
4.
Kernel-based detection of defects on semiconductor wafers
机译:
基于内核的半导体晶圆上缺陷的检测
作者:
Zontak Maria
;
Cohen Israel
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
关键词:
Semiconductor defect detection;
anisotropic kernels;
anomaly detection;
image reconstruction;
similarity measure;
5.
Bayesian fixed-interval smoothing algorithms in singular state-space systems
机译:
奇异状态空间系统中的贝叶斯固定间隔平滑算法
作者:
Ait-El-Fquih B.
;
Desbouvries F.
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
6.
Discriminant random field and patch-based redundancy analysis for image change detection
机译:
判别式随机场和基于补丁的冗余分析,用于图像变化检测
作者:
Kervrann Charles
;
Boulanger Jerome
;
Pecot Thierry
;
Perez Patrick
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
7.
Supervised change detection in VHR images: A comparative analysis
机译:
VHR图像中的监督变化检测:比较分析
作者:
Volpi M.
;
Tuia D.
;
Kanevski M.
;
Bovolo F.
;
Bruzzone L.
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
8.
Detection of transient signals: Local approach using a Markovian treewith frequency selectivity
机译:
瞬态信号的检测:使用马尔可夫树的频率选择性局部方法
作者:
Le Cam S.
;
Collet Ch.
;
Salzenstein F.
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
关键词:
Generalized Gaussian Mixtures;
Hidden Markov Tree;
Signatures Extraction;
Transient Signals Detection;
9.
Collaborative training in sensor networks: A graphical model approach
机译:
传感器网络中的协作培训:图形模型方法
作者:
Zheng Haipeng
;
Kulkarni Sanjeev R.
;
Poor H. Vincent
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
10.
Compressed sensing Block MAP-LMS adaptive filter for sparse channel estimation and a Bayesian Cramer-Rao bound
机译:
用于稀疏信道估计和贝叶斯Cramer-Rao界的压缩传感块MAP-LMS自适应滤波器
作者:
Zayyani H.
;
Babaie-Zadeh M.
;
Jutten C.
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
11.
Binary principal component analysis in the Netflix collaborative filtering task
机译:
Netflix协作过滤任务中的二进制主成分分析
作者:
Kozma Laszlo
;
Ilin Alexander
;
Raiko Tapani
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
12.
Subset kernel principal component analysis
机译:
子集内核主成分分析
作者:
Washizawa Yoshikazu
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
13.
Bayesian nonnegative Matrix Factorization with volume prior for unmixing of hyperspectral images
机译:
贝叶斯非负矩阵分解与体积的高光谱图像的混合
作者:
Arngren Morten
;
Schmidt Mikkel N.
;
Larsen Jan
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
14.
Variational Bayes and Mean Field Approximations for Markov field unsupervised estimation
机译:
马尔可夫场无监督估计的变分贝叶斯和均值场近似
作者:
Mohammad-Djafari Ali
;
Ayasso Hacheme
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
15.
Semisupervised mixture modeling with fine-grained component-conditional class labeling and transductive inference
机译:
具有细粒度组件的半监督混合建模-条件类标记和转换推理
作者:
Miller David J.
;
Lin Chu-Fang
;
Kesidis George
;
Collins Christopher M.
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
关键词:
Expectation-Maximization;
Semisupervised learning;
mixture models;
nearest neighbor classification;
transductive inference;
16.
On linear dimension reduction for multiclass classification of Gaussian mixtures
机译:
高斯混合物多类分类的线性降维
作者:
Thangavelu Madan
;
Raich Raviv
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
17.
Input space regularization stabilizes pre-images for kernel PCA de-noising
机译:
输入空间正则化可稳定主PCA去噪的原像
作者:
Abrahamsen Trine Julie
;
Hansen Lars Kai
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
关键词:
De-noising;
Kernel PCA;
Pre-image;
18.
On the optimization of probability vector MRFs in image segmentation
机译:
图像分割中概率向量MRF的优化
作者:
Sfikas G.
;
Nikou C.
;
Heinrich C.
;
Galatsanos N.
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
19.
Novelty detection with multivariate Extreme Value Theory, part I: A numerical approach to multimodal estimation
机译:
多变量极值理论的新颖性检测,第一部分:一种用于多峰估计的数值方法
作者:
Clifton David A.
;
Hugueny Samuel
;
Tarassenko Lionel
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
20.
Single-channel source separation of audio signals using Bark Scale Wavelet Packet Decomposition
机译:
使用Bark Scale小波包分解的音频信号单通道源分离
作者:
Litvin Yevgeni
;
Cohen Israel
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
21.
Hierarchical model with piecewise latent process for globally sparse / locally smooth brain generators imaging
机译:
具有分段潜伏过程的分层模型用于全局稀疏/局部平滑脑生成器成像
作者:
Hazart Aurelien
;
Ferony Olivier
;
Cichocki Andrzej
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
关键词:
EEG/MEG inverse problem;
Markov random field;
piecewise latent process;
22.
Super resolution of multispectral images using ℓ1 image models and interband correlations
机译:
使用ℓ1图像模型和带间相关性实现多光谱图像的超分辨率
作者:
Vega Miguel
;
Mateos Javier
;
Molina Rafael
;
Katsaggelos Aggelos K.
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
23.
Hierarchical maximum entropy modeling for regression
机译:
用于回归的分层最大熵建模
作者:
Zhang Yanxin
;
Miller David J.
;
Kesidis George
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
24.
An adaptive thresholding approach for image denoising using redundant representations
机译:
使用冗余表示的图像去噪自适应阈值方法
作者:
Sadeghipour Zahra
;
Babaie-Zadeh Massoud
;
Jutten Christian
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
关键词:
Image denoising;
adaptive thresholding;
redundant representation;
25.
A novel entropy estimator and its application to ICA
机译:
一种新颖的熵估计器及其在ICA中的应用
作者:
Li Xi-Lin
;
Adali Tulay
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
26.
Multiclass classification based on binary classifiers: On coding matrix design, reliability and maximum number of classes
机译:
基于二进制分类器的多类分类:关于编码矩阵设计,可靠性和最大类数
作者:
Voloshynovskiy Sviatoslav
;
Koval Oleksiy
;
Beekhof Fokko
;
Holotyak Taras
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
27.
Solving the pre-image problem in kernel machines: A direct method
机译:
解决内核机器中的映像前问题:直接方法
作者:
Honeine Paul
;
Richard Cedric
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
关键词:
denoising;
kernel machines;
kernel matrix regression;
pre-image problem;
28.
A new approach in decomposition over multiple-overcomplete dictionaries with application to image inpainting
机译:
多重超完备字典分解的新方法及其在图像修复中的应用
作者:
Valiollahzadeh SeyyedMajid
;
Nazari Mohammad
;
Babaie-Zadeh Massoud
;
Jutten Christian
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
29.
Path-based spectral clustering for decoding fast time-varying MIMO channels
机译:
基于路径的频谱聚类,用于解码快速时变的MIMO信道
作者:
Van Vaerenbergh S.
;
Santamaria I.
;
Barbano P.E.
;
Ozertem U.
;
Erdogmus D.
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
30.
Extension of ROC curve
机译:
ROC曲线的延伸
作者:
Takenouchi Takashi
;
Eguchi Shinto
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
31.
Incorporation of spatial constraints into spectral mixture analysis of remotely sensed hyperspectral data
机译:
将空间约束纳入遥感高光谱数据的光谱混合分析中
作者:
Plaza Antonio
;
Plaza Javier
;
Martin Gabriel
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
32.
A partitioned frequency domain algorithm for convolutive blind source separation
机译:
卷积盲源分离的分区频域算法
作者:
Scarpiniti Michele
;
Picaro Andrea
;
Parisi Raffaele
;
Uncini Aurelio
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
33.
Structured output SVM for remote sensing image classification
机译:
用于遥感影像分类的结构化输出SVM
作者:
Tuia D.
;
Kanevski M.
;
Munoz-Mari J.
;
Camps-Valls G.
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
34.
Applying boosting for hyperspectral classification of ore-bearing rocks
机译:
增强在含矿岩石高光谱分类中的应用
作者:
Monteiro Sildomar T.
;
Murphy Richard J.
;
Ramos Fabio
;
Nieto Juan
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
35.
Modeling the Su00026;P 500 index using the Kalman filter and the LagLasso
机译:
使用卡尔曼滤波器和LagLasso对S u00026; P 500索引建模
作者:
Mahler Nicolas
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
36.
Speech prosody control using weighted neural network ensembles
机译:
使用加权神经网络集成的语音韵律控制
作者:
Romsdorfer Harald
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
关键词:
ensemble models;
neural networks;
prosody control;
speech synthesis;
37.
An application of feature selection to on-line P300 detection in brain-computer interface
机译:
特征选择在脑机界面在线P300检测中的应用
作者:
Chumerin Nikolay
;
Manyakov Nikolay V.
;
Combaz Adrien
;
Suykens Johan A.K.
;
Van Hulle Marc M.
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
38.
Directed epileptic network from scalp and intracranial EEG of epileptic patients
机译:
癫痫患者头皮和颅内脑电图指导的癫痫网络
作者:
Amini L.
;
Jutten C.
;
Achard S.
;
David O.
;
Soltanian-Zadeh H.
;
Hossein-Zadeh G.A.
;
Kahane P.
;
Minotti L.
;
Vercueil L.
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
39.
New trends in Markov models and related learning to restore data
机译:
马尔可夫模型的新趋势以及用于恢复数据的相关学习
作者:
Forbes Florence
;
Pieczynski Wojciech
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
40.
Localization of extended intracerebral current sources: Application to epilepsy
机译:
扩展脑电流来源的定位:在癫痫中的应用
作者:
Birot G.
;
Albera L.
;
Cosandier-Rimele D.
;
Wendling F.
;
Merlet I.
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
41.
Correlated noise: How it breaks NMF, and what to do about it
机译:
相关噪声:如何破坏NMF以及如何处理
作者:
Plis Sergey M.
;
Potluru Vamsi K.
;
Calhoun Vince D.
;
Lane Terran
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
关键词:
GLS;
NMF;
correlated noise;
parts based representation;
42.
Author index
机译:
作者索引
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
43.
Hyperspectral image classification based on spectral and geometrical features
机译:
基于光谱和几何特征的高光谱图像分类
作者:
Luo Bin
;
Chanussot Jocelyn
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
44.
Robots controlled by neural networks trained based on brain signals
机译:
由神经网络控制的机器人根据大脑信号进行训练
作者:
Capi Genci
;
Takahashi Toshihide
;
Urushiyama Kazunori
;
Kawahara Shigenori
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
45.
Temporal analysis of text data using latent variable models
机译:
使用潜在变量模型对文本数据进行时间分析
作者:
Molgaard Lasse L.
;
Larsen Jan
;
Goutte Cyril
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
46.
Switching acausal filters for speech modeling
机译:
切换非因果滤波器进行语音建模
作者:
Minami Yasuhiro
;
Kameoka Hirokazu
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
关键词:
Acausal filter;
HMM;
Kalman filter;
delta features;
delta-delta features;
47.
Hierarchical Bayesian model for simultaneous EEG source and forward model reconstruction (SOFOMORE)
机译:
同时进行EEG源和正向模型重构的分层贝叶斯模型(SOFOMORE)
作者:
Stahlhut Carsten
;
Morup Morten
;
Winther Ole
;
Hansen Lars Kai
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
48.
Exact filtering and smoothing in short or long memory stochastic switching systems
机译:
短期或长期存储器随机交换系统中的精确过滤和平滑
作者:
Pieczynski Wojciech
;
Abbassi Noufel
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
49.
Quality map thresholding for de-noising of complex-valued fMRI data and its application to ICA of fMRI
机译:
复值fMRI数据去噪的质量图阈值及其在fMRI ICA中的应用
作者:
Rodriguez Pedro A.
;
Correa Nicolle M.
;
Adali Tulay
;
Calhoun Vince D.
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
50.
Dependency detection with similarity constraints
机译:
具有相似性约束的依赖性检测
作者:
Lahti Leo
;
Myllykangas Samuel
;
Knuutila Sakari
;
Kaski Samuel
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
51.
Structure learning for natural language processing
机译:
自然语言处理的结构学习
作者:
Ni Yizhao
;
Saunders Craig J
;
Szedmak Sandor
;
Niranjan Mahesan
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
52.
Machine learning in remote sensing data processing
机译:
遥感数据处理中的机器学习
作者:
Camps-Valls Gustavo
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
53.
On the likelihood function of HMMs for a long data sequence
机译:
关于长数据序列的HMM的似然函数
作者:
Yamazaki Keisuke
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
54.
Novelty detection with multivariate Extreme Value Theory, part II: An analytical approach to unimodal estimation
机译:
多变量极值理论的新颖性检测,第二部分:单峰估计的一种分析方法
作者:
Hugueny Samuel
;
Cliftony David A.
;
Tarassenko Lionel
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
55.
Classifying non-gaussian and mixed data sets in their natural parameter space
机译:
在自然参数空间中对非高斯和混合数据集进行分类
作者:
Levasseur Cecile
;
Mayer Uwe F.
;
Kreutz-Delgado Ken
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
56.
Blind separation of bilinear mixtures using mutual information minimization
机译:
使用互信息最小化双线性混合物的盲分离
作者:
Mokhtari Fatemeh
;
Babaie-Zadeh Massoud
;
Jutten Christian
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
57.
Estimation of density ratio and its application to design a measure of dependence
机译:
密度比的估计及其在设计依赖度量中的应用
作者:
Seth Sohan
;
Principe Jose C.
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
58.
Source separation of baseband signals in Post-Nonlinear mixtures
机译:
后非线性混合中的基带信号源分离
作者:
Duarte L. T.
;
Jutteny C.
;
Rivet B.
;
Suyama R.
;
Attux R.
;
Romano J. M. T.
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
59.
Contribution of belief functions to hidden markov models with an application to fault diagnosis
机译:
置信函数对隐马尔可夫模型的贡献及其在故障诊断中的应用
作者:
Ramasso Emmanuel
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
关键词:
Evidential Hidden Markov Models;
Partially Supervised Learning;
State Sequence Recognition;
System's Health Assessment;
60.
On the statistical estimation of Rényi entropies
机译:
关于Rényi熵的统计估计
作者:
Liitiainen Elia
;
Lendasse Amaury
;
Corona Francesco
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
61.
Generative approximation of generalization error
机译:
泛化误差的广义近似
作者:
Yamazaki Keisuke
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
62.
Training of neural classifiers by separating distributions at the hidden layer
机译:
通过分离隐藏层的分布来训练神经分类器
作者:
Goez Roger
;
Lazaro Marcelino
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
63.
Families of Markov models for document image segmentation
机译:
马尔可夫模型族用于文档图像分割
作者:
Wolf Christian
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
64.
Frame level entropy based overlapped speech detection as a pre-processing stage for speaker diarization
机译:
基于帧级熵的重叠语音检测作为说话人二值化的预处理阶段
作者:
Ben-Harush Oshry
;
Guterman Hugo
;
Lapidot Itshak
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
65.
Variational sequence labeling
机译:
变异序列标记
作者:
Flamary R.
;
Canu S.
;
Rakotomamonjy A.
;
Rose J.L.
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
66.
A Gaussian mixture model based statistical classification system for neonatal seizure detection
机译:
基于高斯混合模型的新生儿癫痫发作检测的统计分类系统
作者:
Thomas Eoin M.
;
Temko Andriy
;
Lightbody Gordon
;
Marnane William P.
;
Boylan Geraldine B.
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
关键词:
Gaussian Mixture Models;
Linear Discriminant Analysis;
Neonatal Seizure Detection;
Principal Component Analysis;
67.
Bayesian source separation of linear-quadratic and linear mixtures through a MCMC method
机译:
通过MCMC方法分离线性-二次混合物和线性混合物的贝叶斯源
作者:
Duarte Leonardo T.
;
Jutten Christian
;
Moussaoui Said
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
68.
Gain estimation in model-based single channel speech separation
机译:
基于模型的单通道语音分离中的增益估计
作者:
Radfar M. H.
;
Wong W.
;
Chan W.-Y.
;
Dansereau R. M.
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
关键词:
Gain estimation;
periodogram;
single channel speech separation;
source separation;
spectral estimation;
69.
A new approach for motherese detection using a semi-supervised algorithm
机译:
一种使用半监督算法的母语检测新方法
作者:
Mahdhaoui Ammar
;
Chetouani Mohamed
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
70.
Multi-class classifiers based on binary classifiers: Performance, efficiency, and minimum coding matrix distances
机译:
基于二进制分类器的多分类器:性能,效率和最小编码矩阵距离
作者:
Beekhof Fokko
;
Voloshynovskiy Sviatoslav
;
Koval Oleksiy
;
Holotyak Taras
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
71.
Combining multiple partitions created with a graph-based construction for data clustering
机译:
结合使用基于图的结构创建的多个分区进行数据聚类
作者:
Galluccio L.
;
Michel O.
;
Comon P.
;
Hero A. O.
;
Kliger M.
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
72.
Blind MISO deconvolution using the distribution of output differences
机译:
使用输出差异的分布进行盲MISO反卷积
作者:
Diamantaras Konstantinos I.
;
Papadimitriou Theophilos
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
73.
Online SVR training by solving the primal optimization problem
机译:
通过解决原始优化问题进行在线SVR培训
作者:
Brugger D.
;
Rosenstiel W.
;
Bogdan M.
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
74.
Missing data imputation for spectral audio signals
机译:
频谱音频信号的数据插补丢失
作者:
Smaragdis Paris
;
Raj Bhiksha
;
Shashanka Madhusudana
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
75.
ECG denoising and compression by sparse 2D separable transform with overcomplete mixed dictionaries
机译:
带有稀疏混合字典的稀疏2D可分离变换对ECG的去噪和压缩
作者:
Ghaffari A.
;
Palangi H.
;
Babaie-Zadeh M.
;
Jutten C.
会议名称:
《》
|
2009年
关键词:
ECG Compression;
ECG Denosing;
Sparse Coding;
Sparse Decomposition;
Sparse Representation;
76.
Simplex decompositions for real-valued datasets
机译:
实值数据集的单纯形分解
作者:
Shashanka Madhusudana
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
77.
Bayesian change point analysis for polling data
机译:
用于轮询数据的贝叶斯变化点分析
作者:
Shieh Albert D.
;
Lee Lynette C.
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
78.
Scene variability and perception constancy in the visual system: a model of pre-processing before data analysis and learning
机译:
视觉系统中的场景可变性和感知稳定性:数据分析和学习之前的预处理模型
作者:
Herault J.
;
Guyader N.
;
Guerin-Dugue A.
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
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2009年
79.
Discriminative channel selection method for the recognition of anticipation related potentials from CCD estimated cortical activity
机译:
判别性通道选择方法,用于从CCD估计的皮层活动中识别预期相关电位
作者:
Garipelli G.
;
Chavarriaga R.
;
Cincotti F.
;
Babiloni F.
;
Millan J. del. R.
会议名称:
《Machine Learning for Signal Processing, 2009. MLSP 2009》
|
2009年
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