Noise reduction in chaotic multi-dimensional time series using dictionary learning

Chaotic multi-dimensional time series (MDTS) exist in some fields such as stock markets and life sciences. To effectively extract the desired information from the measured MDTS, it is important to preprocess data to reduce noise. On the basis of dictionary learning, a method to remove noise is propo...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Electronics letters 2014-10, Vol.50 (22), p.1635-1637
1. Verfasser: Sun, Jiancheng
Format: Artikel
Sprache:eng
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