Katalog der Deutschen Nationalbibliothek

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Neuigkeiten Vom 10. September 2025, 13 Uhr, bis 11. September 2025, 22 Uhr, kann es zu Einschränkungen bei der Bereitstellung von Medienwerken kommen. Wir informieren Sie per E-Mail über den aktuellen Stand Ihrer Bestellungen. // From 13:00 on 10 September 2025 until 22:00 on 11 September 2025, there may be restrictions on the provision of media works. We will inform you by email about the current status of your orders.
 
 

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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

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