Academic literature on the topic 'Ортогональне частотне мультиплексування'
Create a spot-on reference in APA, MLA, Chicago, Harvard, and other styles
Contents
Consult the lists of relevant articles, books, theses, conference reports, and other scholarly sources on the topic 'Ортогональне частотне мультиплексування.'
Next to every source in the list of references, there is an 'Add to bibliography' button. Press on it, and we will generate automatically the bibliographic reference to the chosen work in the citation style you need: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver, etc.
You can also download the full text of the academic publication as pdf and read online its abstract whenever available in the metadata.
Journal articles on the topic "Ортогональне частотне мультиплексування"
Солодовник, В. І. "Метод мультиплексної просторової ортогонально-частотної модуляції сигналів." Системи озброєння і військова техніка, no. 3(63), (September 30, 2020): 104–11. http://dx.doi.org/10.30748/soivt.2020.63.15.
Full textЖук, О. Г. "Удосконалена математична модель каналу радіозв’язку з ортогональним частотним мультиплексуванням при впливі дестабілізуючих факторів." Системи обробки інформації, no. 1(147) (January 24, 2017): 73–79. http://dx.doi.org/10.30748/soi.2017.147.14.
Full textВасюта, Костянтин Станіславович, Уляна Романівна Збежховська, Валерій Валерійович Слободянюк, Ірина Вікторівна Захарченко, Олександр Леонтійович Кащишин, Марко Сергійович Дубинський, Юрій Миколайович Рябуха, and Олексій Васильович Коваль. "Метод підвищення скритності систем передачі інформації на основі модуляції з ортогональним частотним розділенням і мультиплексуванням хаотичних піднесучих." RADIOELECTRONIC AND COMPUTER SYSTEMS, no. 3 (October 5, 2021): 79–93. http://dx.doi.org/10.32620/reks.2021.3.07.
Full textHordiichuk, V. "МЕТОДИКА АДАПТИВНОГО ВИБОРУ ТА СИНТЕЗУ РАЦІОНАЛЬНИХ СИГНАЛЬНО-КОДОВИХ КОНСТРУКЦІЙ ПЕРСПЕКТИВНИХ ПРОГРАМОВАНИХ РАДІОЗАСОБІВ В УМОВАХ СКЛАДНОЇ РАДІОЕЛЕКТРОННОЇ ОБСТАНОВКИ." Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць 3, no. 55 (June 21, 2019): 19–24. http://dx.doi.org/10.26906/sunz.2019.3.019.
Full textDissertations / Theses on the topic "Ортогональне частотне мультиплексування"
Іваненко, Валерій Вікторович. "Блок збору та передачі інформації за технологією PLC." Бакалаврська робота, Хмельницький національний університет, 2021. http://elar.khnu.km.ua/jspui/handle/123456789/10386.
Full textMyronchuk, O. Y. "Two-stage optimal algorithm of joint estimation of information symbols and channel frequency response in OFDM systems." Thesis, National Aviation University, 2021. https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/50639.
Full textOrthogonal frequency division multiplexing (OFDM) is widely used in modern digital communication systems such as digital video and audio broadcasting (ISDB-T, DVB-T, DVB-T2, DRM, DAB), wireless broadband networks (IEEE 802.16), local area networks (IEEE 802.11a, g, n), mobile communication systems (LTE, LTE Advanced) and other. The main advantages of OFDM are high spectrum efficiency and possibility to provide high data transmitting speeds.
Мультиплексування з ортогональним частотним поділом (OFDM) широко використовується в сучасних цифрових системах зв'язку, таких як цифрове відео- та аудіомовлення (ISDB-T, DVB-T, DVB-T2, DRM, DAB), бездротових широкосмугових мережах (IEEE 802.16), локальній мережі мережі (IEEE 802.11a, g, n), системи мобільного зв'язку (LTE, LTE Advanced) та інші. Основними перевагами OFDM є висока ефективність спектру та можливість забезпечити високі швидкості передачі даних.
Strukov, D. D., and O. Y. Myronchuk. "Application of neural networks for solving interpolation tasks." Thesis, National Aviation University, 2021. https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/50536.
Full textArtificial neural networks (ANN) are fundamental solution for most of nowadays algorithmic and optimization problems. The most frequently encountered artificial neuron models are neurons with multiple inputs and single output, named feedforward neural network (FNN).
Штучні нейронні мережі (ANN) є фундаментальним рішенням для більшості сучасних задач алгоритмізації та оптимізації. Найбільш часто зустрічаються моделі штучних нейронів - це нейрони з кількома входами та єдиним виходом, названі нейронною мережею прямого пересилання (FNN).