Abstract: D. C. Soriano, R. Suyama, R. Attux (2011)

This work aims to present a new method to perform blind extraction of chaotic deterministic sources mixed with stochastic signals. This technique employs the recurrence quantification analysis (RQA), a tool commonly used to study dynamical systems, to obtain the separating system that recovers the deterministic source. The method is applied to invertible and underdetermined mixture models considering different stochastic sources and different RQA measures. A brief discussion about the influence of recurrence plot parameters on the robustness of the proposal is also provided and illustrated by a set of representative simulations.

Please note: The abstracts of the bibliography database may underly other copyrights.

Ihr Browser versucht gerade eine Seite aus dem sogenannten Internet auszudrucken. Das Internet ist ein weltweites Netzwerk von Computern, das den Menschen ganz neue Möglichkeiten der Kommunikation bietet.

Da Politiker im Regelfall von neuen Dingen nichts verstehen, halten wir es für notwendig, sie davor zu schützen. Dies ist im beidseitigen Interesse, da unnötige Angstzustände bei Ihnen verhindert werden, ebenso wie es uns vor profilierungs- und machtsüchtigen Politikern schützt.

Sollten Sie der Meinung sein, dass Sie diese Internetseite dennoch sehen sollten, so können Sie jederzeit durch normalen Gebrauch eines Internetbrowsers darauf zugreifen. Dazu sind aber minimale Computerkenntnisse erforderlich. Sollten Sie diese nicht haben, vergessen Sie einfach dieses Internet und lassen uns in Ruhe.

Die Umgehung dieser Ausdrucksperre ist nach §95a UrhG verboten.

Mehr Informationen unter www.politiker-stopp.de.

Blind extraction of chaotic sources from mixtures with stochastic signals based on recurrence quantification analysis