Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/129602931X |
| Art des Inhalts | Hochschulschrift |
| Titel | Physically Inspired Predistortion of RF Power Amplifiers with Artificial Neural Networks / Patrick Jüschke ; Gutachter: Georg Fischer, Matthias Rudolph ; Betreuer: Georg Fischer |
| Person(en) |
Jüschke, Patrick (Verfasser) Fischer, Georg (Akademischer Betreuer) Fischer, Georg (Gutachter) Rudolph, Matthias (Gutachter) |
| Organisation(en) | FAU University Press ein Imprint der Universität Erlangen-Nürnberg. Universitätsbibliothek (Verlag) |
| Verlag | Erlangen : FAU University Press |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2023 |
| Umfang/Format | Online-Ressource (pdf) |
| Andere Ausgabe(n) | Erscheint auch als Druck-Ausgabe: Jüschke, Patrick: Physically inspired predistortion of RF power amplifiers with artificial neural networks |
| Hochschulschrift | Dissertation, Erlangen, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU), 2022 |
| Persistent Identifier |
URN: urn:nbn:de:bvb:29-opus4-235898 DOI: 10.25593/978-3-96147-658-9 |
| URL | https://opus4.kobv.de/opus4-fau/frontdoor/index/index/docId/23589 (Verlag) (kostenfrei zugänglich) |
| Sprache(n) | Englisch (eng) |
| Beziehungen | FAU Studien aus der Elektrotechnik ; 21 |
| Schlagwörter | Transceiver ; Leistungsverstärker ; Radiofrequenzbereich ; Digitale Vorverzerrung ; Kompensation ; Maschinelles Lernen ; Neuronales Netz |
| DDC-Notation | 621.381535 [DDC23ger] |
| Sachgruppe(n) | 621.3 Elektrotechnik, Elektronik |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
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