Consiglio Nazionale delle Ricerche

Tipo di prodottoContributo in atti di convegno
TitoloEstimation of mixtures of skewed alpha stable processes with unknown number of components
Anno di pubblicazione2006
FormatoElettronico
Autore/iSalas D., Kuruoglu E. E., Ruiz D. P.
Affiliazioni autoriUniversity of Granada. Campus Fuente Nueva, Granada (Spain); CNR-ISTI, Pisa, Italy; University of Granada. Campus Fuente Nueva, Granada (Spain)
Autori CNR e affiliazioni
  • ERCAN ENGIN KURUOGLU
Lingua/e
  • inglese
AbstractAlpha stable distributions are widely accepted models for impulsive data. Despite their flexibility in modelling varying degrees of impulsiveness and skewness, they fall short of modelling multimodal data. In this work, we present the alpha-stable mixture model which provides a framework for modelling multimodal, skewed and impulsive data. We describe new parameter estimation techniques for this model based on numerical Bayesian techniques which not only can estimate the alpha-stable and mixture parameters, but also the number of components in the mixture. In particular, we employ the reversible jump Markov chain Monte Carlo technique.
Lingua abstractinglese
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Pagine totali5
Rivista-
Numero volume della rivista-
Serie/Collana-
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ISBN-
DOI-
Editore-
Verificato da refereeSì: Internazionale
Stato della pubblicazionePublished version
Indicizzazione (in banche dati controllate)-
Parole chiaveGrid computing, E-Science, Bioinformatics
Link (URL, URI)-
Titolo convegno/congressoEuropean Signal Processing Conference
Luogo convegno/congressoFirenze, Italia
Data/e convegno/congresso04-08/09/2006
RilevanzaInternazionale
RelazioneContributo
Titolo parallelo-
Note/Altre informazioniCodice puma: cnr.isti/2006-A2-74
Strutture CNR
  • ISTI — Istituto di scienza e tecnologie dell'informazione "Alessandro Faedo"
Moduli/Attività/Sottoprogetti CNR
  • ICT.P10.012.001 : Elaborazione di segnali e immagini per impieghi diagnostici e interpretazione di immagini multisorgente
Progetti Europei-
Allegati
Estimation of mixtures of skewed alpha stable processes with unknown number of components (documento privato )
Tipo documento: application/pdf

Dati storici
I dati storici non sono modificabili, sono stati ereditati da altri sistemi (es. Gestione Istituti, PUMA, ...) e hanno solo valore storico.
Area disciplinareComputer Science & Engineering
NoteIn: European Signal Processing Conference (Firenze, Italia, 4-8 Settembre 2006). Proceedings, pp. -. 2006.
Descrizione sintetica del prodottoABSTRACT: Alpha stable distributions are widely accepted models for impulsive data. Despite their flexibility in modelling varying degrees of impulsiveness and skewness, they fall short of modelling multimodal data. In this work, we present the alpha-stable mixture model which provides a framework for modelling multimodal, skewed and impulsive data. We describe new parameter estimation techniques for this model based on numerical Bayesian techniques which not only can estimate the alpha-stable and mixture parameters, but also the number of components in the mixture. In particular, we employ the reversible jump Markov chain Monte Carlo technique.