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FANG Zhi-jun; 房之军; MA Fang-li; 马方立; PEIZheng; 裴峥; Hu Xiao-wei; 胡小伟;
中国通信学会;
无线通信; 信号识别; 机器学习; DPX频谱; K-均值聚类算法;
机译:用于实时频谱分析和信号检测的DPX系统的设计
机译:使用基于发散度的内核的声学信号随时间变化的频谱识别通过内核识别器进行疲劳票据检测
机译:使用奇异频谱分析对ULF电磁数据进行信号识别-尝试检测火车噪声
机译:基于EM算法的DPX光谱中的重叠信号分离
机译:信号处理增强到基于频谱的建模,用于说话人识别
机译:多传感器数据的故障诊断:基于频谱聚类和成对约束的数据驱动方法
机译:频谱数据的端到端学习:深度学习方法 频谱监测应用中的无线信号识别
机译:认知无线电低能量信号分析传感器集成电路(CLasIC):用于信号识别应用的宽带混合信号迭代下变频频谱分析仪。
机译:用于无线通信的射频频谱感测系统具有频谱识别模块,用于基于通过积分相关信号而确定的相关值来确定可用频谱段
机译:用于基于宽带信号的低频部分中的频谱数据有效地编码高频部分中的频谱数据的解码和编码设备和方法
机译:通过双重机制(系统的两个侧面单独/独立,或同时//在一起)的不同性质的生物识别数据系统由以下组成:-集成和/或安全模式和 /或识别和 /或数据(现在仅是模式)。在生物特征数据自身收集, /或传输和 /或存储, /或useand /或对其进行返工期间使用算法在内部进行固定或动态计算生物特征识别,生物特征识别读取器,中间组件和返工。-在通过软件或硬件的频谱组件进行开发和/或读取和/或传输这些生物特征识别数据的过程中,随后在生物特征识别数据中搜索和识别此类模式或独立于先前的模式整合机制。
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