Arbeitspapier

Parsimonious segmentation of time series' by Potts models

zu Verbundenen Objekten

Typical problems in the analysis of data sets like time-series or images crucially rely on the extraction of primitive features based on segmentation. Variational approaches are a popular and convenient framework in which such problems can be studied. We focus on Potts models as simple nontrivial instances. The discussion proceeds along two data sets from brain mapping and functional genomics.

Sprache
Englisch

Erschienen in
Series: Discussion Paper ; No. 348

Ereignis
Geistige Schöpfung
(wer)
Winkler, Gerhard
Kempe, Angela
Liebscher, Volkmar
Wittich, Olaf
Ereignis
Veröffentlichung
(wer)
Ludwig-Maximilians-Universität München, Sonderforschungsbereich 386 - Statistische Analyse diskreter Strukturen
(wo)
München
(wann)
2003

DOI
doi:10.5282/ubm/epub.1724
Handle
URN
urn:nbn:de:bvb:19-epub-1724-6
Letzte Aktualisierung
10.03.2025, 11:41 MEZ

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Objekttyp

  • Arbeitspapier

Beteiligte

  • Winkler, Gerhard
  • Kempe, Angela
  • Liebscher, Volkmar
  • Wittich, Olaf
  • Ludwig-Maximilians-Universität München, Sonderforschungsbereich 386 - Statistische Analyse diskreter Strukturen

Entstanden

  • 2003

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