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本文提出了一种基于核的信息理论框架，通过利用再生核希尔伯特空间 (RKHS) 中数据投影特征空间的量子物理描述，提供时间序列不确定性的敏感多模态量化。我们特别修改了核均值嵌入，从而产生信号结构的直观物理解释，以产生基于数据的“动态势场”。这产生了一种新的基于能量的公式，该公式利用了量子理论的数学原理，并促进了每个数据样本处信号的多模态物理不确定性表示。我们在本文中证明，与现有的非参数和无监督方法相比，此类不确定性特征可以更好地在线检测时间序列数据中的统计变化点。与 VidTIMIT 说话人识别语料库子集上的离散小波变换特征相比，我们还证明了该框架在聚类时间序列序列方面具有更好的能力。
使用基于核的多模不确定性进行时间序列分析
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