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J-GLOBAL ID：202202270430848338   整理番号：22A0446561

多周波数信号復調のための完全連結ニューラルネットワークの応用について【JST・京大機械翻訳】

On the Application of a Fully Connected Neural Network for Multifrequency Signals Demodulation

著者 (2件)： Semenova Anastasiia I. (Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University, St. Petersburg, Russia) ,  Zavjalov Sergey V. (Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University, St. Petersburg, Russia)
資料名： Springer Proceedings in Physics  (Springer Proceedings in Physics)
巻： 268  ページ： 19-28  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5066A  ISSN： 0930-8989  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,AWGNでチャネルを通過するとき,SEFDM信号を復調するためにニューラルネットワークを使用する有効性の研究を提示する。副搬送波間の異なる帯域幅圧縮因子を有するSEFDM信号を処理するためのニューラルネットワークの層におけるアーキテクチャ,層数,およびニューロンの数を選択する質問を考察した。シミュレーションモデリングと「古典的」信号復調アルゴリズムとの比較を行った。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  ニューロン ,  *ニューラルネットワーク ,  *復調 ,  帯域幅 ,  有効性 ,  チャネル ,  計算機アーキテクチャ ,  副搬送波

著者キーワード (3件)： SEFDM ,  ニューラルネットワーク ,  復調

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (4件)： 周波数信号 ,  復調 ,  ニューラルネットワーク ,  応用