کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
404664 | 677442 | 2008 | 10 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A new nonlinear similarity measure for multichannel signals
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
We propose a novel similarity measure, called the correntropy coefficient, sensitive to higher order moments of the signal statistics based on a similarity function called the cross-correntopy. Cross-correntropy nonlinearly maps the original time series into a high-dimensional reproducing kernel Hilbert space (RKHS). The correntropy coefficient computes the cosine of the angle between the transformed vectors. Preliminary experiments with simulated data and multichannel electroencephalogram (EEG) signals during behaviour studies elucidate the performance of the new measure versus the well-established correlation coefficient.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neural Networks - Volume 21, Issues 2–3, March–April 2008, Pages 222–231
Journal: Neural Networks - Volume 21, Issues 2–3, March–April 2008, Pages 222–231
نویسندگان
Jian-Wu Xu, Hovagim Bakardjian, Andrzej Cichocki, Jose C. Principe,