Development of signal processing and machine learning methods for spectrum sensing using autocorrelation features

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	SN Applied Sciences vol. 7, no. 11 (Nov 2025), p. 1237
Hlavní autor:	Sesham, Srinu
Další autoři:	Suresh, Nalina, Chembe, Dickson Kanungwe
Vydáno:	Springer Nature B.V.
Témata:	Wireless networks Accuracy Deep learning Internet of Things Hypothesis testing Regression analysis Communication 5G mobile communication Regression models Signal processing Frequency ranges Noise levels Machine learning Energy Spectrum allocation Autocorrelation Statistical analysis Correlation coefficients Correlation coefficient Learning algorithms Fourier transforms Sensors Support vector machines Methods Eigenvalues Performance degradation Complexity Signal to noise ratio Environmental
On-line přístup:	Citation/Abstract Full Text Full Text - PDF
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!