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  • Source: Signal Processing. Unidade: IME

    Subjects: ANÁLISE DE ONDALETAS, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS

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    • ABNT

      PINTO, Mateus Gonzalez de Freitas e CHIANN, Chang. A maximum-likelihood-based approach to estimate the long memory parameter using fractional spline wavelets. Signal Processing, v. 222, n. artigo 109518, p. 1-11, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2024.109518. Acesso em: 23 maio 2024.
    • APA

      Pinto, M. G. de F., & Chiann, C. (2024). A maximum-likelihood-based approach to estimate the long memory parameter using fractional spline wavelets. Signal Processing, 222( artigo 109518), 1-11. doi:10.1016/j.sigpro.2024.109518
    • NLM

      Pinto MG de F, Chiann C. A maximum-likelihood-based approach to estimate the long memory parameter using fractional spline wavelets [Internet]. Signal Processing. 2024 ; 222( artigo 109518): 1-11.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2024.109518
    • Vancouver

      Pinto MG de F, Chiann C. A maximum-likelihood-based approach to estimate the long memory parameter using fractional spline wavelets [Internet]. Signal Processing. 2024 ; 222( artigo 109518): 1-11.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2024.109518
  • Source: Signal Processing. Unidade: EP

    Subjects: PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS), SINAIS BIOMÉDICOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      DUARTE, Andre Lucas de Oliveira e EISENCRAFT, Marcio. Denoising of discrete-time chaotic signals using echo state networks: short communication. Signal Processing, v. 214, n. ja 2024. Article nº 109252, p. 1-4, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2023.109252. Acesso em: 23 maio 2024.
    • APA

      Duarte, A. L. de O., & Eisencraft, M. (2024). Denoising of discrete-time chaotic signals using echo state networks: short communication. Signal Processing, 214( ja 2024. Article nº 109252), 1-4. doi:10.1016/j.sigpro.2023.109252
    • NLM

      Duarte AL de O, Eisencraft M. Denoising of discrete-time chaotic signals using echo state networks: short communication [Internet]. Signal Processing. 2024 ; 214( ja 2024. Article nº 109252): 1-4.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2023.109252
    • Vancouver

      Duarte AL de O, Eisencraft M. Denoising of discrete-time chaotic signals using echo state networks: short communication [Internet]. Signal Processing. 2024 ; 214( ja 2024. Article nº 109252): 1-4.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2023.109252
  • Source: Signal Processing. Unidade: EESC

    Subjects: FILTROS ELÉTRICOS, MEDIDA DE WIENER, PROCESSOS DE POISSON, ENGENHARIA ELÉTRICA

    Acesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      BINDILATTI, André A. e VIEIRA, Marcelo Andrade da Costa e MASCARENHAS, Nelson D. A. Poisson Wiener filtering with non-local weighted parameter estimation using stochastic distances. Signal Processing, v. 144, p. 68-76, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2017.10.001. Acesso em: 23 maio 2024.
    • APA

      Bindilatti, A. A., Vieira, M. A. da C., & Mascarenhas, N. D. A. (2018). Poisson Wiener filtering with non-local weighted parameter estimation using stochastic distances. Signal Processing, 144, 68-76. doi:10.1016/j.sigpro.2017.10.001
    • NLM

      Bindilatti AA, Vieira MA da C, Mascarenhas NDA. Poisson Wiener filtering with non-local weighted parameter estimation using stochastic distances [Internet]. Signal Processing. 2018 ; 144 68-76.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2017.10.001
    • Vancouver

      Bindilatti AA, Vieira MA da C, Mascarenhas NDA. Poisson Wiener filtering with non-local weighted parameter estimation using stochastic distances [Internet]. Signal Processing. 2018 ; 144 68-76.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2017.10.001
  • Source: Signal Processing. Unidades: ICMC, FFCLRP

    Subjects: PROCESSAMENTO DE IMAGENS, ENTROPIA, ALGORITMOS PARA IMAGENS

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      SILVA, Luiz Eduardo Virgilio da et al. Two-dimensional mustiscale entropy analysis: applications to image texture evaluation. Signal Processing, v. 147, p. 224-232, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2018.02.004. Acesso em: 23 maio 2024.
    • APA

      Silva, L. E. V. da, Duque, J. J., Felipe, J. C., Murta Júnior, L. O., & Humeau-Heurtier, A. (2018). Two-dimensional mustiscale entropy analysis: applications to image texture evaluation. Signal Processing, 147, 224-232. doi:10.1016/j.sigpro.2018.02.004
    • NLM

      Silva LEV da, Duque JJ, Felipe JC, Murta Júnior LO, Humeau-Heurtier A. Two-dimensional mustiscale entropy analysis: applications to image texture evaluation [Internet]. Signal Processing. 2018 ; 147 224-232.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2018.02.004
    • Vancouver

      Silva LEV da, Duque JJ, Felipe JC, Murta Júnior LO, Humeau-Heurtier A. Two-dimensional mustiscale entropy analysis: applications to image texture evaluation [Internet]. Signal Processing. 2018 ; 147 224-232.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2018.02.004
  • Source: Signal Processing. Unidade: ICMC

    Subjects: ESTATÍSTICA, ESTATÍSTICA APLICADA, INFERÊNCIA ESTATÍSTICA, INFERÊNCIA BAYESIANA, PROBABILIDADE, OTIMIZAÇÃO, OTIMIZAÇÃO COMBINATÓRIA

    Acesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      MARTINO, L. e ELVIRA, Víctor e LOUZADA, Francisco. Effective sample size for importance sampling based on discrepancy measures. Signal Processing, v. Fe 2017, p. 386-401, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2016.08.025. Acesso em: 23 maio 2024.
    • APA

      Martino, L., Elvira, V., & Louzada, F. (2017). Effective sample size for importance sampling based on discrepancy measures. Signal Processing, Fe 2017, 386-401. doi:10.1016/j.sigpro.2016.08.025
    • NLM

      Martino L, Elvira V, Louzada F. Effective sample size for importance sampling based on discrepancy measures [Internet]. Signal Processing. 2017 ; Fe 2017 386-401.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2016.08.025
    • Vancouver

      Martino L, Elvira V, Louzada F. Effective sample size for importance sampling based on discrepancy measures [Internet]. Signal Processing. 2017 ; Fe 2017 386-401.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2016.08.025
  • Source: Signal Processing. Unidade: EP

    Subjects: ANÁLISE ESPECTRAL, CAOS (SISTEMAS DINÂMICOS)

    Acesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      COSTA, Rafael Alves da e EISENCRAFT, Marcio e LOIOLA, Murilo Bellezoni. Correlation and spectral properties of chaotic signals generated by a piecewise-linear map with multiple segments. Signal Processing, v. 133, p. 187-191, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2016.10.025. Acesso em: 23 maio 2024.
    • APA

      Costa, R. A. da, Eisencraft, M., & Loiola, M. B. (2017). Correlation and spectral properties of chaotic signals generated by a piecewise-linear map with multiple segments. Signal Processing, 133, 187-191. doi:10.1016/j.sigpro.2016.10.025
    • NLM

      Costa RA da, Eisencraft M, Loiola MB. Correlation and spectral properties of chaotic signals generated by a piecewise-linear map with multiple segments [Internet]. Signal Processing. 2017 ; 133 187-191.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2016.10.025
    • Vancouver

      Costa RA da, Eisencraft M, Loiola MB. Correlation and spectral properties of chaotic signals generated by a piecewise-linear map with multiple segments [Internet]. Signal Processing. 2017 ; 133 187-191.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2016.10.025
  • Source: Signal Processing. Unidade: ICMC

    Subjects: SISTEMAS DISTRIBUÍDOS, PROGRAMAÇÃO CONCORRENTE

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      RIOS, Ricardo Araújo e MELLO, Rodrigo Fernandes de. Applying Empirical Mode Decomposition and mutual information to separate stochastic and deterministic influences embedded in signals. Signal Processing, v. 118, n. Ja 2016, p. 159-176, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2015.07.003. Acesso em: 23 maio 2024.
    • APA

      Rios, R. A., & Mello, R. F. de. (2016). Applying Empirical Mode Decomposition and mutual information to separate stochastic and deterministic influences embedded in signals. Signal Processing, 118( Ja 2016), 159-176. doi:10.1016/j.sigpro.2015.07.003
    • NLM

      Rios RA, Mello RF de. Applying Empirical Mode Decomposition and mutual information to separate stochastic and deterministic influences embedded in signals [Internet]. Signal Processing. 2016 ; 118( Ja 2016): 159-176.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2015.07.003
    • Vancouver

      Rios RA, Mello RF de. Applying Empirical Mode Decomposition and mutual information to separate stochastic and deterministic influences embedded in signals [Internet]. Signal Processing. 2016 ; 118( Ja 2016): 159-176.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2015.07.003
  • Source: Signal Processing. Unidade: EP

    Subjects: CAOS (SISTEMAS DINÂMICOS), SISTEMAS DINÂMICOS, ATRATORES

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      CANDIDO, Renato et al. Do chaos-based communication systems really transmit chaotic signals?. Signal Processing, v. 108, p. 412-420, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2014.10.004. Acesso em: 23 maio 2024.
    • APA

      Candido, R., Soriano, D. C., Silva, M. T. M. da, & Eisencraft, M. (2015). Do chaos-based communication systems really transmit chaotic signals? Signal Processing, 108, 412-420. doi:10.1016/j.sigpro.2014.10.004
    • NLM

      Candido R, Soriano DC, Silva MTM da, Eisencraft M. Do chaos-based communication systems really transmit chaotic signals? [Internet]. Signal Processing. 2015 ; 108 412-420.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2014.10.004
    • Vancouver

      Candido R, Soriano DC, Silva MTM da, Eisencraft M. Do chaos-based communication systems really transmit chaotic signals? [Internet]. Signal Processing. 2015 ; 108 412-420.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2014.10.004
  • Source: Signal Processing. Unidade: ICMC

    Subjects: SISTEMAS DISTRIBUÍDOS, PROGRAMAÇÃO CONCORRENTE

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      RIOS, Ricardo Araújo e MELLO, Rodrigo Fernandes de. Improving time series modeling by decomposing and analyzing stochastic and deterministic influences. Signal Processing, v. no 2013, n. 11, p. 3001-3013, 2013Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2013.04.017. Acesso em: 23 maio 2024.
    • APA

      Rios, R. A., & Mello, R. F. de. (2013). Improving time series modeling by decomposing and analyzing stochastic and deterministic influences. Signal Processing, no 2013( 11), 3001-3013. doi:10.1016/j.sigpro.2013.04.017
    • NLM

      Rios RA, Mello RF de. Improving time series modeling by decomposing and analyzing stochastic and deterministic influences [Internet]. Signal Processing. 2013 ; no 2013( 11): 3001-3013.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2013.04.017
    • Vancouver

      Rios RA, Mello RF de. Improving time series modeling by decomposing and analyzing stochastic and deterministic influences [Internet]. Signal Processing. 2013 ; no 2013( 11): 3001-3013.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2013.04.017
  • Source: Signal Processing. Unidade: EP

    Subjects: REDE DE TELECOMUNICAÇÕES (OTIMIZAÇÃO), REDES NEURAIS

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      ORSATTI, Fernando Moya e CARARETO, Rodrigo e PIQUEIRA, José Roberto Castilho. Multiple synchronous states in static delay-free mutually connected PLL networks. Signal Processing, v. 90, n. Ju 2010, p. 2072-2082, 2010Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2010.01.013. Acesso em: 23 maio 2024.
    • APA

      Orsatti, F. M., Carareto, R., & Piqueira, J. R. C. (2010). Multiple synchronous states in static delay-free mutually connected PLL networks. Signal Processing, 90( Ju 2010), 2072-2082. doi:10.1016/j.sigpro.2010.01.013
    • NLM

      Orsatti FM, Carareto R, Piqueira JRC. Multiple synchronous states in static delay-free mutually connected PLL networks [Internet]. Signal Processing. 2010 ; 90( Ju 2010): 2072-2082.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2010.01.013
    • Vancouver

      Orsatti FM, Carareto R, Piqueira JRC. Multiple synchronous states in static delay-free mutually connected PLL networks [Internet]. Signal Processing. 2010 ; 90( Ju 2010): 2072-2082.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2010.01.013
  • Source: Signal Processing. Unidade: EP

    Subjects: CAOS (SISTEMAS DINÂMICOS), ANÁLISE ESPECTRAL

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      EISENCRAFT, Marcio e KATO, D M e MONTEIRO, Luiz Henrique Alves. Spectral properties of chaotic signals generated by the skew tent map. Signal Processing, v. 90, n. Ja 2010, p. 385-390, 2010Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2009.06.018. Acesso em: 23 maio 2024.
    • APA

      Eisencraft, M., Kato, D. M., & Monteiro, L. H. A. (2010). Spectral properties of chaotic signals generated by the skew tent map. Signal Processing, 90( Ja 2010), 385-390. doi:10.1016/j.sigpro.2009.06.018
    • NLM

      Eisencraft M, Kato DM, Monteiro LHA. Spectral properties of chaotic signals generated by the skew tent map [Internet]. Signal Processing. 2010 ; 90( Ja 2010): 385-390.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2009.06.018
    • Vancouver

      Eisencraft M, Kato DM, Monteiro LHA. Spectral properties of chaotic signals generated by the skew tent map [Internet]. Signal Processing. 2010 ; 90( Ja 2010): 385-390.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2009.06.018
  • Source: Signal Processing. Unidade: EP

    Assunto: CONTROLE (TEORIA DE SISTEMAS E CONTROLE)

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      MONTEIRO, Luiz Henrique Alves e LISBOA, A C e EISENCRAFT, Marcio. Route to chaos in a third-order phase-locked loop network. Signal Processing, v. 89, n. 8, p. 1678-1682, 2009Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2009.03.006. Acesso em: 23 maio 2024.
    • APA

      Monteiro, L. H. A., Lisboa, A. C., & Eisencraft, M. (2009). Route to chaos in a third-order phase-locked loop network. Signal Processing, 89( 8), 1678-1682. doi:10.1016/j.sigpro.2009.03.006
    • NLM

      Monteiro LHA, Lisboa AC, Eisencraft M. Route to chaos in a third-order phase-locked loop network [Internet]. Signal Processing. 2009 ; 89( 8): 1678-1682.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2009.03.006
    • Vancouver

      Monteiro LHA, Lisboa AC, Eisencraft M. Route to chaos in a third-order phase-locked loop network [Internet]. Signal Processing. 2009 ; 89( 8): 1678-1682.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2009.03.006
  • Source: Signal Processing. Unidade: EP

    Assunto: CONTROLE (TEORIA DE SISTEMAS E CONTROLE)

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      KUNYOSI, M K S e MONTEIRO, Luiz Henrique Alves. Recognition of noisy images by PLL networks. Signal Processing, v. 89, n. 7, p. 1311-1319, 2009Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2008.12.020. Acesso em: 23 maio 2024.
    • APA

      Kunyosi, M. K. S., & Monteiro, L. H. A. (2009). Recognition of noisy images by PLL networks. Signal Processing, 89( 7), 1311-1319. doi:10.1016/j.sigpro.2008.12.020
    • NLM

      Kunyosi MKS, Monteiro LHA. Recognition of noisy images by PLL networks [Internet]. Signal Processing. 2009 ; 89( 7): 1311-1319.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2008.12.020
    • Vancouver

      Kunyosi MKS, Monteiro LHA. Recognition of noisy images by PLL networks [Internet]. Signal Processing. 2009 ; 89( 7): 1311-1319.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2008.12.020
  • Source: Signal Processing. Unidade: IME

    Subjects: ALGORITMOS, PROGRAMAÇÃO HEURÍSTICA, PROBABILIDADE, PROCESSAMENTO DE SINAIS

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      HASHIMOTO, Ronaldo Fumio et al. Efficient selection of feature sets possessing high coefficients of determination based on incremental determinations. Signal Processing, v. 83, n. 4, p. 695-712, 2003Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/s0165-1684(02)00468-1. Acesso em: 23 maio 2024.
    • APA

      Hashimoto, R. F., Dougherty, E. R., Brun, M., Zhou, Z. -Z., Bittner, M. L., & Trent, J. M. (2003). Efficient selection of feature sets possessing high coefficients of determination based on incremental determinations. Signal Processing, 83( 4), 695-712. doi:10.1016/s0165-1684(02)00468-1
    • NLM

      Hashimoto RF, Dougherty ER, Brun M, Zhou Z-Z, Bittner ML, Trent JM. Efficient selection of feature sets possessing high coefficients of determination based on incremental determinations [Internet]. Signal Processing. 2003 ; 83( 4): 695-712.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/s0165-1684(02)00468-1
    • Vancouver

      Hashimoto RF, Dougherty ER, Brun M, Zhou Z-Z, Bittner ML, Trent JM. Efficient selection of feature sets possessing high coefficients of determination based on incremental determinations [Internet]. Signal Processing. 2003 ; 83( 4): 695-712.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/s0165-1684(02)00468-1
  • Source: Signal Processing. Unidade: IME

    Assunto: MODELOS EM SÉRIES TEMPORAIS

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      BRILLINGER, David R. et al. Some wavelet-based analyses of Markov chain data. Signal Processing, v. 80, n. 8, p. 1607-1627, 2000Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/S0165-1684(00)00097-9. Acesso em: 23 maio 2024.
    • APA

      Brillinger, D. R., Morettin, P. A., Irizarry, R. A., & Chiann, C. (2000). Some wavelet-based analyses of Markov chain data. Signal Processing, 80( 8), 1607-1627. doi:10.1016/S0165-1684(00)00097-9
    • NLM

      Brillinger DR, Morettin PA, Irizarry RA, Chiann C. Some wavelet-based analyses of Markov chain data [Internet]. Signal Processing. 2000 ; 80( 8): 1607-1627.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/S0165-1684(00)00097-9
    • Vancouver

      Brillinger DR, Morettin PA, Irizarry RA, Chiann C. Some wavelet-based analyses of Markov chain data [Internet]. Signal Processing. 2000 ; 80( 8): 1607-1627.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/S0165-1684(00)00097-9
  • Source: Signal Processing. Unidade: IME

    Assunto: COMPUTAÇÃO GRÁFICA

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      HIRATA JÚNIOR, Roberto e DOUGHERTY, Edward R e BARRERA, Júnior. Aperture filters. Signal Processing, v. 80, n. 4, p. 697-721, 2000Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/S0165-1684(99)00162-0. Acesso em: 23 maio 2024.
    • APA

      Hirata Júnior, R., Dougherty, E. R., & Barrera, J. (2000). Aperture filters. Signal Processing, 80( 4), 697-721. doi:10.1016/S0165-1684(99)00162-0
    • NLM

      Hirata Júnior R, Dougherty ER, Barrera J. Aperture filters [Internet]. Signal Processing. 2000 ; 80( 4): 697-721.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/S0165-1684(99)00162-0
    • Vancouver

      Hirata Júnior R, Dougherty ER, Barrera J. Aperture filters [Internet]. Signal Processing. 2000 ; 80( 4): 697-721.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/S0165-1684(99)00162-0
  • Source: Signal Processing. Unidade: IME

    Assunto: COMPUTAÇÃO GRÁFICA

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    • ABNT

      BARRERA, Júnior e DOUGHERTY, Edward R e BRUN, Marcel. Hybrid human-machine binary morphological operator design: an independent constraint approach. Signal Processing, v. 80, n. 8, p. 1469-1487, 2000Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/S0165-1684(00)00050-5. Acesso em: 23 maio 2024.
    • APA

      Barrera, J., Dougherty, E. R., & Brun, M. (2000). Hybrid human-machine binary morphological operator design: an independent constraint approach. Signal Processing, 80( 8), 1469-1487. doi:10.1016/S0165-1684(00)00050-5
    • NLM

      Barrera J, Dougherty ER, Brun M. Hybrid human-machine binary morphological operator design: an independent constraint approach [Internet]. Signal Processing. 2000 ; 80( 8): 1469-1487.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/S0165-1684(00)00050-5
    • Vancouver

      Barrera J, Dougherty ER, Brun M. Hybrid human-machine binary morphological operator design: an independent constraint approach [Internet]. Signal Processing. 2000 ; 80( 8): 1469-1487.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/S0165-1684(00)00050-5
  • Source: Signal Processing. Unidade: IFSC

    Subjects: INSTRUMENTAÇÃO (FÍSICA), SIMULAÇÃO, COMPUTAÇÃO APLICADA

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    • ABNT

      ANTOINE, J P et al. Shape characterization with the wavelet transform. Signal Processing, v. 62, p. 265-290, 1997Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/s0165-1684(97)00129-1. Acesso em: 23 maio 2024.
    • APA

      Antoine, J. P., Barache, D., César Júnior, R. M., & Costa, L. da F. (1997). Shape characterization with the wavelet transform. Signal Processing, 62, 265-290. doi:10.1016/s0165-1684(97)00129-1
    • NLM

      Antoine JP, Barache D, César Júnior RM, Costa L da F. Shape characterization with the wavelet transform [Internet]. Signal Processing. 1997 ; 62 265-290.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/s0165-1684(97)00129-1
    • Vancouver

      Antoine JP, Barache D, César Júnior RM, Costa L da F. Shape characterization with the wavelet transform [Internet]. Signal Processing. 1997 ; 62 265-290.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/s0165-1684(97)00129-1
  • Source: Signal Processing. Unidade: IME

    Assunto: COMPUTAÇÃO GRÁFICA

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    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      BANON, Gerald Jean Francis e BARRERA, Júnior. Decomposition of mappings between complete lattices by mathematical morphology: Part I. General lattices. Signal Processing, v. 30, p. 299-327, 1993Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/0165-1684(93)90015-3. Acesso em: 23 maio 2024.
    • APA

      Banon, G. J. F., & Barrera, J. (1993). Decomposition of mappings between complete lattices by mathematical morphology: Part I. General lattices. Signal Processing, 30, 299-327. doi:10.1016/0165-1684(93)90015-3
    • NLM

      Banon GJF, Barrera J. Decomposition of mappings between complete lattices by mathematical morphology: Part I. General lattices [Internet]. Signal Processing. 1993 ; 30 299-327.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/0165-1684(93)90015-3
    • Vancouver

      Banon GJF, Barrera J. Decomposition of mappings between complete lattices by mathematical morphology: Part I. General lattices [Internet]. Signal Processing. 1993 ; 30 299-327.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/0165-1684(93)90015-3

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