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KPCA denoising and the pre-image problem revisited

Texeira, A. R. und Tomé, A. M. und Stadlthanner, K. und Lang, Elmar (2008) KPCA denoising and the pre-image problem revisited. Digital Signal Processing 18 (4), S. 568-580.

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Zusammenfassung

Kernel principal component analysis (KPCA) is widely used in classification, feature extraction and denoising applications. In the latter it is unavoidable to deal with the pre-image problem which constitutes the most complex step in the whole processing chain. One of the methods to tackle this problem is an iterative solution based on a fixed-point algorithm. An alternative strategy considers an ...

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Dokumentenart:Artikel
Datum:2008
Institutionen:Biologie und Vorklinische Medizin > Institut für Biophysik und physikalische Biochemie > Prof. Dr. Elmar Lang
Identifikationsnummer:
WertTyp
10.1016/j.dsp.2007.08.001DOI
Stichwörter / Keywords:Kernel principal component analysis (KPCA); Pre-image; Time series analysis; Denoising
Dewey-Dezimal-Klassifikation:500 Naturwissenschaften und Mathematik > 570 Biowissenschaften, Biologie
Status:Veröffentlicht
Begutachtet:Unbekannt / Keine Angabe
An der Universität Regensburg entstanden:Unbekannt / Keine Angabe
Eingebracht am:05 Okt 2010 06:30
Zuletzt geändert:05 Okt 2010 06:30
Dokumenten-ID:16924
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