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Squicciarini, AntonioAutor (correspondencia)Zarzo, AlejandroAutor o Coautor

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18 de agosto de 2024
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Artículo
Sí

A Time-Series Feature-Extraction Methodology Based on Multiscale Overlapping Windows, Adaptive KDE, and Continuous Entropic and Information Functionals

Publicado en: Mathematics. 12 (15): 2396- - 2024-08-01 12(15), DOI: 10.3390/math12152396

Autores:

Squicciarini, A; Toranzo, EV; Zarzo, A
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Afiliaciones

Univ Politecn Madrid, Escuela Tecn Super Ingn Ind, Dept Matemat Aplicada Ingn Ind, GI TACA, Madrid 28006, Spain - Autor o Coautor
Univ Rey Juan Carlos, Dept Matemat Aplicada, Escuela Super Ciencias Expt & Tecnol, Madrid 28933, Spain - Autor o Coautor

Resumen

We propose a new methodology to transform a time series into an ordered sequence of any entropic and information functionals, providing a novel tool for data analysis. To achieve this, a new algorithm has been designed to optimize the Probability Density Function (PDF) associated with a time signal in the context of non-parametric Kernel Density Estimation (KDE). We illustrate the applicability of this method for anomaly detection in time signals. Specifically, our approach combines a non-parametric kernel density estimator with overlapping windows of various scales. Regarding the parameters involved in the KDE, it is well-known that bandwidth tuning is crucial for the kernel density estimator. To optimize it for time-series data, we introduce an adaptive solution based on Jensen-Shannon divergence, which adjusts the bandwidth for each window length to balance overfitting and underfitting. This solution selects unique bandwidth parameters for each window scale. Furthermore, it is implemented offline, eliminating the need for online optimization for each time-series window. To validate our methodology, we designed a synthetic experiment using a non-stationary signal generated by the composition of two stationary signals and a modulation function that controls the transitions between a normal and an abnormal state, allowing for the arbitrary design of various anomaly transitions. Additionally, we tested the methodology on real scalp-EEG data to detect epileptic crises. The results show our approach effectively detects and characterizes anomaly transitions. The use of overlapping windows at various scales significantly enhances detection ability, allowing for the simultaneous analysis of phenomena at different scales.
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Palabras clave

Anomaly detectionEpileptic seizuresGeneralised entropGeneralised entropyJensen-shannon divergencesJensen–shannon divergencesKernel methodSignalTime seriesWavelet transform

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Mathematics debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2024 aún no existen indicios calculados, pero en 2023, se encontraba en la posición 29/483, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Mathematics. Destacable, igualmente, el hecho de que la Revista está posicionada por encima del Percentil 90.

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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2025-12-20:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 6 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

    Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

    • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
    • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/89491/

    Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

    • Visualizaciones: 148
    • Descargas: 51
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    Análisis de liderazgo de los autores institucionales

    Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (SQUICCIARINI, ANTONIO) y Último Autor (ZARZO ALTAREJOS, ALEJANDRO).

    el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido SQUICCIARINI, ANTONIO.

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    Reconocimientos ligados al ítem

    We would like to express our gratitude to the "Programa Propio" of the "Universidad Politecnica de Madrid" (UPM) for their support. Additionally, we extend our thanks to the GI-TACA UPM research group for their contributions to this work.
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