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Zeitschriftenartikel

Optimized Support Vector Machines for Nonstationary Signal Classification

MPG-Autoren
http://pubman.mpdl.mpg.de/cone/persons/resource/persons83946

Gretton,  A
Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society;

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Zitation

Davy, M., Gretton, A., Doucet, A., & Rayner, P. (2002). Optimized Support Vector Machines for Nonstationary Signal Classification. IEEE Signal Processing Letters, 9(12), 442-445. doi:10.1109/LSP.2002.806070.


Zitierlink: http://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-DE28-D
Zusammenfassung
This letter describes an efficient method to perform nonstationary signal classification. A support vector machine (SVM) algorithm is introduced and its parameters optimised in a principled way. Simulations demonstrate that our low complexity method outperforms state-of-the-art nonstationary signal classification techniques.