The Canonical Bicoherence—Part I: Definition, Multitaper Estimation, and Statistics
Notice bibliographique
Résumé
The central theme of this pair of papers (Parts I and II) [IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 57, no. 4, April 2009] is a new definition: the canonical bicoherence, a combination of the canonical coherence and the bicoherence. The canonical bicoherence is an effective tool for analyzing quadratic nonlinearity in multivariate signals. In this first part, the definition and properties of the canonical bicoherence are presented. The feasibility of the canonical bicoherence in detecting quadratic phase coupling (QPC) of multivariate signals is explained theoretically, illustrated by an example, and verified by numerical simulations. Multitaper methods and a sequence of three singular value decompositions (SVD's) are used to estimate canonical bicoherences, to achieve reliable estimates with a reasonable amount of memory and computation time. Finally, we show that the canonical bicoherence estimate has an approximate asymptotic kappachi <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">nu</sub> <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">2</sup> -distribution, and the weighted jackknife method, used over tapers and segments, is applied to estimate variances of multitaper canonical bicoherence estimates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».