La elección de representaciones de tiempo-frecuencia de señales no estacionarias afecta la precisión del modelo de aprendizaje automático: un estudio de caso sobre la detección de terremotos a partir de datos LEN-DB
Autores: Njirjak, Marko; Otovi, Erik; Jozinovi, Dario; Lerga, Jonatan; Maua, Goran; Michelini, Alberto; tajduhar, Ivan
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
La elección de representaciones de tiempo-frecuencia de señales no estacionarias afecta la precisión del modelo de aprendizaje automático: un estudio de caso sobre la detección de terremotos a partir de datos LEN-DB
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Señales
Representaciones tiempo-frecuencia
Aprendizaje automático
Datos sismológicos
Espectrograma
Pseudo Wigner-Ville
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 29
Citaciones: Sin citaciones
Las señales no estacionarias suelen ser analizadas utilizando datos de forma de onda en bruto o espectrogramas de esos datos; sin embargo, la posibilidad de que representaciones alternativas tiempo-frecuencia sean más informativas que los datos originales o los espectrogramas aún no ha sido investigada.
Descripción
Las señales no estacionarias suelen ser analizadas utilizando datos de forma de onda en bruto o espectrogramas de esos datos; sin embargo, la posibilidad de que representaciones alternativas tiempo-frecuencia sean más informativas que los datos originales o los espectrogramas aún no ha sido investigada.