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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1313559474 |
| Art des Inhalts | Hochschulschrift |
| Titel | Compressive sensing and deep learning algorithms for interference mitigation in automotive radar systems / Shengyi Chen ; Gutachter: Rainer Martin, Nils Pohl ; Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik |
| Person(en) |
Chen, Shengyi (Verfasser) Martin, Rainer (Gutachter) Pohl, Nils (Gutachter) |
| Organisation(en) | Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik (Sonstige) |
| Verlag | Bochum : Ruhr-Universität Bochum |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2023 |
| Umfang/Format | Online-Ressource (pdf) |
| Hochschulschrift | Dissertation, Bochum, Ruhr-Universität Bochum, 2023 |
| Persistent Identifier | URN: urn:nbn:de:hbz:294-107538 |
| URL | https://hss-opus.ub.ruhr-uni-bochum.de/opus4/frontdoor/index/index/docId/10753 (Verlag) (kostenfrei zugänglich) |
| Sprache(n) | Englisch (eng) |
| Schlagwörter |
Signalverarbeitung ; Radar ; Interferenz ; Deep learning ; Komprimierte Abtastung Interferenzstörung* ; Störunterdrückung* ; Signaldetektion* ; Frequenzmodulation* ; Radarsensor* ; Signalverarbeitung* (*maschinell ermittelt) |
| DDC-Notation | 621.3822 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation) |
| Sachgruppe(n) | 621.3 Elektrotechnik, Elektronik |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
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