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  Recurrence quantification analysis for the identification of burst phase synchronisation

Lameu, E. L., Yanchuk, S., Macau, E. E. N., Borges, F. S., Iarosz, K. C., Caldas, I. L., Protachevicz, P. R., Borges, R. R., Viana, R. L., Szezech, J. D., Batista, A. M., Kurths, J. (2018): Recurrence quantification analysis for the identification of burst phase synchronisation. - Chaos, 28, Art. 085701.
https://doi.org/10.1063/1.5024324

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://publications.pik-potsdam.de/pubman/item/item_22700 Versions-Permalink: https://publications.pik-potsdam.de/pubman/item/item_22700_2
Genre: Zeitschriftenartikel

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8239.pdf (beliebiger Volltext), 2MB
 
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8239.pdf
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Privat
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf
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Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Lameu, E. L.1, Autor
Yanchuk, S.1, Autor
Macau, E. E. N.1, Autor
Borges, F. S.1, Autor
Iarosz, K. C.1, Autor
Caldas, I. L.1, Autor
Protachevicz, P. R.1, Autor
Borges, R. R.1, Autor
Viana, R. L.1, Autor
Szezech, J. D.1, Autor
Batista, A. M.1, Autor
Kurths, Jürgen2, Autor              
Affiliations:
1Potsdam Institute for Climate Impact Research and Cooperation Partners, ou_persistent13              
2Potsdam Institute for Climate Impact Research, ou_persistent13              

Inhalt

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Details

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Sprache(n):
 Datum: 2018
 Publikationsstatus: Final veröffentlicht
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.1063/1.5024324
PIKDOMAIN: Transdisciplinary Concepts & Methods - Research Domain IV
eDoc: 8239
Working Group: Network- and machine-learning-based prediction of extreme events
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Chaos
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
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Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 28 (Art. 085701) Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: -