Génie électrique et science des systèmes - Traitement du signal

De nouvelles méthodes améliorent la précision du suivi de la localisation des appareils à l'intérieur.

A-OCDM améliore l'efficacité et la fiabilité de la transmission des données grâce à des ajustements innovants des signaux en chirp.

Explorer les avantages et l'avenir de la technologie MIMO massive en pleine duplex.

Une nouvelle méthode améliore le comptage des sources dans des environnements de signal complexes.

Combiner des réseaux de neurones graphiques et des autoencodeurs variationnels améliore la précision de la classification d'images.

Une nouvelle méthode pour l'apprentissage de graphes en temps réel s'adapte efficacement aux données changeantes.

ViolinDiff améliore le réalisme de la musique de violon générée par ordinateur.

De nouvelles méthodes améliorent l'estimation de fréquence à partir de mesures bruyantes en utilisant l'apprentissage machine.

Comment la 5G améliore les véhicules guidés automatisés dans les environnements industriels.

Examiner l'intégration de la communication sémantique et binaire dans les réseaux futurs.

Une nouvelle méthode protège la vie privée tout en trouvant les valeurs maximales dans des réseaux distribués.

De nouvelles méthodes améliorent l'estimation des signaux pour les futurs systèmes de communication.

De nouveaux designs de matrices améliorent la précision et l'efficacité de la détection de la direction du signal.

De nouvelles méthodes améliorent la localisation des appareils grâce à une technologie avancée de réflexion des signaux.

De nouvelles méthodes améliorent la détection des signaux dans des environnements proches complexes.

De nouvelles méthodes améliorent la communication des véhicules en ville, rendant ça plus sûr et efficace.

Une méthode pour estimer les objectifs des capteurs au milieu d'observations bruyantes.

Un nouveau modèle améliore les prévisions de durée de vie des amplificateurs à fibre optique, rendant le réseau plus fiable.

Un nouveau cadre pour évaluer l'efficacité des systèmes de positionnement basés sur la vision.

Une étude sur l'identification des pannes de machines influencées par des changements de vitesse et du bruit.

Les hypergraphes et les ondelettes de diffusion offrent des insights plus profonds sur les interactions complexes des données.

Examiner des stratégies d'économie d'énergie dans les réseaux mobiles avec Open RAN et l'apprentissage par renforcement.

Une nouvelle méthode améliore l'exactitude de l'ECG tout en réduisant la complexité.

Un ensemble de données conçu pour améliorer la collaboration entre les humains et les robots dans les tâches d'assemblage.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité de transmission des données dans les systèmes MIMO.

Une nouvelle méthode aide les satellites à réduire leur consommation de batterie et à prolonger leur durée de vie.

Cette étude examine l'optimisation des ressources dans les réseaux IoT assistés par UAV.

Approches innovantes pour réduire l'exposition aux EMF dans les technologies de communication radar.

TE-PINN améliore la précision de l'estimation de l'orientation des robots en utilisant des réseaux de neurones et la physique.

La recherche étudie la fusion des données EEG pour améliorer l'interaction cerveau-ordinateur.

Explorer des méthodes pour adapter les RNN aux taux d'échantillonnage audio variables.

Un nouveau cadre améliore la communication des UAV en s'attaquant aux erreurs de positionnement.

CUMA propose des connexions efficaces pour plein d'appareils sans configurations compliquées.

Le MIMO collaboratif améliore la communication sans fil en utilisant plusieurs appareils pour transmettre des signaux.

Explorer l'impact des surfaces intelligentes sur la communication sans fil.

Apprends comment sEEG et seegnificant aident à comprendre les signaux cérébraux pour l'épilepsie.

Cet article parle de techniques pour communiquer discrètement avec des drones afin d'éviter d'être détecté.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité et l'efficacité du traitement du signal.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation de canal dans la communication THz en utilisant l'apprentissage profond.

Un aperçu des méthodes matrix-CFAR pour une détection efficace des signaux en plein bruit.