Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Piecewise-polynomial Signal Segmentation Using Convex Optimization

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F17%3APU124495" target="_blank" >RIV/00216305:26220/17:PU124495 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://www.kybernetika.cz/content/2017/6/1131" target="_blank" >https://www.kybernetika.cz/content/2017/6/1131</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.14736/kyb-2017-6-1131" target="_blank" >10.14736/kyb-2017-6-1131</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Piecewise-polynomial Signal Segmentation Using Convex Optimization

  • Popis výsledku v původním jazyce

    A method is presented for segmenting one-dimensional signal whose independent segments are modeled as polynomials, and which is corrupted by additive noise. The method is based on sparse modeling, the main part is formulated as a convex optimization problem and is solved by a proximal splitting algorithm. We perform experiments on simulated and real data and show that the method is capable of reliably finding breakpoints in the signal, but requires careful tuning of the regularization parameters and internal parameters. Finally, potential extensions are discussed.

  • Název v anglickém jazyce

    Piecewise-polynomial Signal Segmentation Using Convex Optimization

  • Popis výsledku anglicky

    A method is presented for segmenting one-dimensional signal whose independent segments are modeled as polynomials, and which is corrupted by additive noise. The method is based on sparse modeling, the main part is formulated as a convex optimization problem and is solved by a proximal splitting algorithm. We perform experiments on simulated and real data and show that the method is capable of reliably finding breakpoints in the signal, but requires careful tuning of the regularization parameters and internal parameters. Finally, potential extensions are discussed.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20201 - Electrical and electronic engineering

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2017

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Kybernetika

  • ISSN

    0023-5954

  • e-ISSN

    1805-949X

  • Svazek periodika

    53

  • Číslo periodika v rámci svazku

    6

  • Stát vydavatele periodika

    CZ - Česká republika

  • Počet stran výsledku

    19

  • Strana od-do

    1131-1149

  • Kód UT WoS článku

    000424732300011

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85040708904