Luca Martino

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David LuengoUniversidad Politécnica de Madrid (UPM)Adresse e-mail validée de upm.es
Víctor ElviraProfessor in Statistics and Data Science, University of EdinburghAdresse e-mail validée de ed.ac.uk
Gustau Camps-VallsProfessor. Image Processing Lab (IPL). Universitat de ValènciaAdresse e-mail validée de uv.es
Joaquin MiguezDepartment of Signal Theory & Communications, Universidad Carlos III de MadridAdresse e-mail validée de tsc.uc3m.es
Jesse ReadÉcole PolytechniqueAdresse e-mail validée de polytechnique.edu
Francisco LouzadaUniversidade de São PauloAdresse e-mail validée de icmc.usp.br
Daniel Heestermans SvendsenDIS CopenhagenAdresse e-mail validée de dis.dk
Jordi Muñoz-MaríProfessor. Electronic Engineering Department, University of ValenciaAdresse e-mail validée de uv.es
Valero LaparraUniversitat de ValènciaAdresse e-mail validée de uv.es
Manuel Campos-TabernerUniversitat de ValènciaAdresse e-mail validée de uv.es
Fabrizio LeisenKing's College LondonAdresse e-mail validée de kcl.ac.uk
F. Javier García HaroUniversity of ValenciaAdresse e-mail validée de uv.es
Roberto CASARINCa' Foscari University of VeniceAdresse e-mail validée de unive.it
Pablo M. OlmosUniversity Carlos III de MadridAdresse e-mail validée de tsc.uc3m.es
Antonio Artés RodríguezProfessor, Dept. of Signal Theory and Communications, Universidad Carlos III de MadridAdresse e-mail validée de tsc.uc3m.es
Jaakko HollménStockholm University, SwedenAdresse e-mail validée de dsv.su.se
Ivan MartinoKTHAdresse e-mail validée de kth.se
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Jeffrey S. RosenthalProfessor of Statistics, University of TorontoAdresse e-mail validée de math.toronto.edu
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Bayesian inference computational methods (MCMC particle filters exact sampling etc.. )


Titre Trier par citations Trier par année Trier par titre	Citée par Citée par	Année
Adaptive importance sampling: The past, the present, and the future MF Bugallo, V Elvira, L Martino, D Luengo, J Miguez, PM Djuric IEEE Signal Processing Magazine 34 (4), 60-79, 2017	280	2017
Effective sample size for importance sampling based on discrepancy measures L Martino, V Elvira, F Louzada Signal Processing 131, 386-401, 2017	232	2017
A survey of Monte Carlo methods for parameter estimation D Luengo, L Martino, M Bugallo, V Elvira, S Särkkä EURASIP Journal on Advances in Signal Processing 2020, 1-62, 2020	214	2020
Generalized multiple importance sampling V Elvira, L Martino, D Luengo, MF Bugallo	196	2019
Cooperative parallel particle filters for online model selection and applications to urban mobility L Martino, J Read, V Elvira, F Louzada Digital Signal Processing 60, 172-185, 2017	157	2017
Efficient monte carlo methods for multi-dimensional learning with classifier chains J Read, L Martino, D Luengo Pattern Recognition 47 (3), 1535-1546, 2014	140	2014
Layered adaptive importance sampling L Martino, V Elvira, D Luengo, J Corander Statistics and Computing, 1-25, 2015	137	2015
Independent doubly adaptive rejection Metropolis sampling within Gibbs sampling L Martino, J Read, D Luengo IEEE Transactions on Signal Processing 63 (12), 3123-3138, 2015	130*	2015
Scalable multi-output label prediction: From classifier chains to classifier trellises J Read, L Martino, PM Olmos, D Luengo Pattern Recognition 48 (6), 2096-2109, 2015	112	2015
Orthogonal MCMC algorithms L Martino, V Elvira, D Luengo, A Artes-Rodriguez, J Corander 2014 IEEE Workshop on Statistical Signal Processing (SSP), 364-367, 2014	109*	2014
A review of multiple try MCMC algorithms for signal processing L Martino Digital Signal Processing 75, 134-152, 2018	108	2018
Improving population Monte Carlo: Alternative weighting and resampling schemes V Elvira, L Martino, D Luengo, MF Bugallo Signal Processing 131, 77-91, 2017	108	2017
Marginal likelihood computation for model selection and hypothesis testing: an extensive review F Llorente, L Martino, D Delgado, J Lopez-Santiago SIAM review 65 (1), 3-58, 2023	101	2023
Independent random sampling methods L Martino, D Luengo, J Míguez Springer International Publishing, 2018	100	2018
An adaptive population importance sampler: Learning from uncertainty L Martino, V Elvira, D Luengo, J Corander IEEE Transactions on Signal Processing 63 (16), 4422-4437, 2015	100	2015
Efficient multiple importance sampling estimators V Elvira, L Martino, D Luengo, MF Bugallo IEEE Signal Processing Letters 22 (10), 1757-1761, 2015	98	2015
Physics-aware Gaussian processes in remote sensing G Camps-Valls, L Martino, DH Svendsen, M Campos-Taberner, ... Applied Soft Computing 68, 69-82, 2018	96	2018
Rethinking the effective sample size V Elvira, L Martino, CP Robert International Statistical Review 90 (3), 525-550, 2022	87	2022
Adaptive importance sampling in signal processing MF Bugallo, L Martino, J Corander Digital Signal Processing 47, 36-49, 2015	80	2015
A survey of active learning for quantifying vegetation traits from terrestrial earth observation data K Berger, JP Rivera Caicedo, L Martino, M Wocher, T Hank, J Verrelst Remote Sensing 13 (2), 287, 2021	78	2021

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