Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1286523958 |
| Art des Inhalts | Hochschulschrift |
| Titel | Hybride Deep Learning-Verfahren zur Interferenzunterdrückung und hochauflösenden Winkelschätzung für Automobilradaranwendungen / Jonach Fuchs |
| Person(en) | Fuchs, Jonach (Verfasser) |
| Organisation(en) | Eric Cuvillier (Firma) (Verlag) |
| Ausgabe | 1. Auflage |
| Verlag | Göttingen : Cuvillier Verlag |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2022 |
| Umfang/Format | Online-Ressource, 154 Seiten (pdf) |
| Andere Ausgabe(n) | Erscheint auch als Druck-Ausgabe: Fuchs, Jonas: Hybride Deep Learning-Verfahren zur Interferenzunterdrückung und hochauflösenden Winkelschätzung für Automobilradaranwendungen |
| Persistent Identifier | URN: urn:nbn:de:101:1-2023041811341910443932 |
| ISBN/Einband/Preis | 978-3-7369-6714-4 |
| EAN | 9783736967144 |
| Sprache(n) | Deutsch (ger) |
| Schlagwörter | Kraftfahrzeugelektronik ; Radarsensor ; Signalverarbeitung ; Deep learning ; Bilderzeugung ; Interferenzstörung ; Winkelauflösung |
| DDC-Notation | 621.3822 [DDC23ger]; 629.276 [DDC23ger] |
| Sachgruppe(n) | 621.3 Elektrotechnik, Elektronik ; 620 Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
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