Obiekt

Tytuł: An algorithm for arbitrary-order cumulant tensor calculation in a sliding window of data streams

Autor:

Domino, Krzysztof ; Gawron, Piotr

Data wydania:

2019

Typ zasobu:

artykuł

Współtwórca:

Gamper, Johann - ed. ; Wrembel, Robert - ed.

Podtytuł:

.

Tytuł publikacji grupowej:

AMCS, volume 29 (2019)

Abstract:

High-order cumulant tensors carry information about statistics of non-normally distributed multivariate data. In this work we present a new efficient algorithm for calculation of cumulants of arbitrary orders in a sliding window for data streams. We show that this algorithm offers substantial speedups of cumulant updates compared with the current solutions. The proposed algorithm can be used for processing on-line high-frequency multivariate data and can find applications, e.g., in on-line signal filtering and classification of data streams. ; To present an application of this algorithm, we propose an estimator of non-Gaussianity of a data stream based on the norms of high order cumulant tensors. We show how to detect the transition from Gaussian distributed data to non-Gaussian ones in a data stream. In order to achieve high implementation efficiency of operations on super-symmetric tensors, such as cumulant tensors, we employ a block structure to store and calculate only one hyper-pyramid part of such tensors.

Wydawca:

Zielona Góra: Uniwersytet Zielonogórski

Identyfikator zasobu:

oai:zbc.uz.zgora.pl:85939

DOI:

10.2478/amcs-2019-0015

Strony:

195-206

Źródło:

AMCS, volume 29, number 1 (2019) ; kliknij tutaj, żeby przejść

Jezyk:

eng

Licencja CC BY 4.0:

kliknij tutaj, żeby przejść

Prawa do dysponowania publikacją:

Biblioteka Uniwersytetu Zielonogórskiego

Obiekty Podobne

×

Cytowanie

Styl cytowania:

Ta strona wykorzystuje pliki 'cookies'. Więcej informacji