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

שמור ב:

מידע ביבליוגרפי
הוצא לאור ב:	SN Applied Sciences vol. 7, no. 11 (Nov 2025), p. 1237
מחבר ראשי:	Sesham, Srinu
מחברים אחרים:	Suresh, Nalina, Chembe, Dickson Kanungwe
יצא לאור:	Springer Nature B.V.
נושאים:	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
גישה מקוונת:	Citation/Abstract Full Text Full Text - PDF
תגים:	הוספת תג אין תגיות, היה/י הראשונ/ה לתייג את הרשומה!

היה/י הראשונ/ה לכתוב הערה!