Filters
total: 23
filtered: 9
-
Catalog
Chosen catalog filters
Search results for: glebokie uczenie
-
ESTYMACJA I ANALIZA STANU KANAŁU RADIOWEGO INTERFEJSU LTE NA POTRZEBY REALIZACJI HETEROGENICZNEGO ALGORYTMU MULTILINK Z UŻYCIEM GŁĘBOKIEGO UCZENIA
PublicationW niniejszym artykule przedstawiono estymację i analizę stanu kanału radiowego dla interfejsu LTE na potrzeby realizacji heterogenicznego algorytmu trasowania prze-syłanych pakietów pomiędzy dostępnymi interfejsami radiowymi. Udowodniono przydatność i zwiększenie efektywności predykcji metryki BLER opracowanego modelu głębokiego uczenia względem modelu liniowego. Przedstawiono także metodykę oraz przeanalizowano istotność parametrów...
-
ANALIZA EFEKTYWNOŚCI METOD GŁĘBOKIEGO UCZENIA W ODBIORZE SYGNAŁÓW GMSK
PublicationSztuczna inteligencja odnajduje coraz szersze zastosowanie we współczesnej radiokomunikacji, choć głównie w ujęciu badawczym. Niniejszy artykuł przedstawia przegląd i ewaluację metod z obszaru głębokiego uczenia umożliwiających detekcję sygnałów z modulacją GMSK (ang. Gaussian Minimum Shift Keying) w kanale AWGN. Badane modele porównane zostały z optymalnym detektorem pracującym zgodnie z regułą największej wiarygodności MLSE (ang....
-
Detekcja warunków LOS i NLOS w środowisku wewnątrz budynkowym przy użyciu algorytmu głębokiego uczenia
PublicationW środowisku wewnątrzbudynkowym występuje wiele czynników negatywnie wpływających na transmitowane sygnały. Niniejszy artykuł przedstawia metodę opartą na koncepcji głębokich sieci neuronowych, służącą do detekcji warunków LOS i NLOS w środowisku wewnątrzbudynkowym. Algorytm opracowany i przetestowany został na podstawie pomiarów sygnałów UWB przeprowadzonych w rzeczywistym środowisku wewnątrzbudynkowym.
-
Zastosowanie głębokiego uczenia do określania warunków LOS/NLOS w ultraszerokopasmowych radiowych sieciach WBAN
PublicationW niniejszym artykule przedstawiono zastosowanie głębokiego uczenia do określania warunków bezpośredniej widoczności LOS/NLOS w ultraszerokopasmowych radiowych sieciach WBAN. Zaproponowano głęboką, jednokierunkową sieć neuronową, której efektywność działania sprawdzono na podstawie danych pomiarowych w rzeczywistym wewnątrzbudynkowym środowisku propagacyjnym. Uzyskane wyniki jednoznacznie udowadniają zasadność stosowania zaproponowanej...
-
ANN for human pose estimation in low resolution depth images
PublicationThe paper presents an approach to localize human body joints in 3D coordinates based on a single low resolution depth image. First a framework to generate a database of 80k realistic depth images from a 3D body model is described. Then data preprocessing and normalization procedure, and DNN and MLP artificial neural networks architectures and training are presented. The robustness against camera distance and image noise is analysed....
-
Poprawa jakości klasyfikacji głębokich sieci neuronowych poprzez optymalizację ich struktury i dwuetapowy proces uczenia
PublicationW pracy doktorskiej podjęto problem realizacji algorytmów głębokiego uczenia w warunkach deficytu danych uczących. Głównym celem było opracowanie podejścia optymalizującego strukturę sieci neuronowej oraz zastosowanie uczeniu dwuetapowym, w celu uzyskania mniejszych struktur, zachowując przy tym dokładności. Proponowane rozwiązania poddano testom na zadaniu klasyfikacji znamion skórnych na znamiona złośliwe i łagodne. W pierwszym...
-
Głębokie uczenie do korekcji fazy sygnałów GMSK w rzeczywistym środowisku wewnątrzbudynkowym
PublicationNiniejszy artykuł prezentuje zastosowanie modelu głębokiej sieci neuronowej do estymacji średniego odchylenia fazy sygnałów odebranych i jest elementem badań obejmujących szersze zagadnienie, jakim jest odbiór sygnałów GMSK wspomagany uczeniem maszynowym. Analiza pozwoliła potwierdzić wysoką skuteczność sieci neuronowej, a wyniki obejmowały kanały ETU i EPA oraz dane pomiarowe zebrane w rzeczywistym środowisku wewnątrz- budynkowym....
-
Identyfikacja instrumentu muzycznego z nagrania fonicznego za pomocą sztucznych sieci neuronowych
PublicationCelem rozprawy jest zbadanie algorytmów do identyfikacji instrumentów występujących w sygnale polifonicznym z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych. W części teoretycznej przywołano podstawy przetwarzania sygnałów fonicznych w kontekście ekstrakcji parametrów sygnałów wykorzystywanych w treningu sieci neuronowych. Dodatkowo dokonano analizy rozwoju metod uczenia maszynowego z uwzględnieniem podziału na sieci neuronowe pierwszej,...
-
ANALIZA SKUTECZNOŚCI DETEKCJI SYGNAŁÓW GMSK W KANALE Z PROPAGACJĄ WIELODROGOWĄ PRZY UŻYCIU METOD GŁĘBOKIEGO UCZENIA
PublicationOdbiór sygnałów radiowych w środowisku wewnątrzbudynkowym jest istotnym problemem współczesnej radiokomunikacji. W celu zwiększenia skuteczności istniejących metod odbioru radiowego coraz częściej wykorzystuje się narzędzia z obszaru uczenia maszynowego. Niniejszy artykuł prezentuje analizę skuteczności głębokiej sieci neuronowej w odbiorze sygnałów GMSK w kanale z zanikami i propagacją wielodrogową. Prezentowane wyniki porównane...