Deutsch
 
Datenschutzhinweis Impressum
  DetailsucheBrowse

Datensatz

DATENSATZ AKTIONENEXPORT

Freigegeben

Zeitschriftenartikel

Optimizing the detection of nonstationary signals by using recurrence analysis

Urheber*innen

de Lima Prado,  T.
Potsdam Institute for Climate Impact Research and Cooperation Partners;

dos Santos Lima,  G. Z.
Potsdam Institute for Climate Impact Research and Cooperation Partners;

Lobao-Soares,  B.
Potsdam Institute for Climate Impact Research and Cooperation Partners;

do Nascimento,  G. C.
Potsdam Institute for Climate Impact Research and Cooperation Partners;

Corso,  G.
Potsdam Institute for Climate Impact Research and Cooperation Partners;

Fontenele-Araujo,  J.
Potsdam Institute for Climate Impact Research and Cooperation Partners;

/persons/resource/Juergen.Kurths

Kurths,  Jürgen
Potsdam Institute for Climate Impact Research;

Lopes,  S. R.
Potsdam Institute for Climate Impact Research and Cooperation Partners;

Externe Ressourcen
Es sind keine externen Ressourcen hinterlegt
Volltexte (frei zugänglich)
Es sind keine frei zugänglichen Volltexte in PIKpublic verfügbar
Ergänzendes Material (frei zugänglich)
Es sind keine frei zugänglichen Ergänzenden Materialien verfügbar
Zitation

de Lima Prado, T., dos Santos Lima, G. Z., Lobao-Soares, B., do Nascimento, G. C., Corso, G., Fontenele-Araujo, J., Kurths, J., Lopes, S. R. (2018): Optimizing the detection of nonstationary signals by using recurrence analysis. - Chaos, 28, Art. 085703.
https://doi.org/10.1063/1.5022154


Zitierlink: https://publications.pik-potsdam.de/pubman/item/item_22831
Zusammenfassung
Es ist keine Zusammenfassung verfügbar