Littérature scientifique sur le sujet « Non-uniform wavelet sampling »
Créez une référence correcte selon les styles APA, MLA, Chicago, Harvard et plusieurs autres
Consultez les listes thématiques d’articles de revues, de livres, de thèses, de rapports de conférences et d’autres sources académiques sur le sujet « Non-uniform wavelet sampling ».
À côté de chaque source dans la liste de références il y a un bouton « Ajouter à la bibliographie ». Cliquez sur ce bouton, et nous générerons automatiquement la référence bibliographique pour la source choisie selon votre style de citation préféré : APA, MLA, Harvard, Vancouver, Chicago, etc.
Vous pouvez aussi télécharger le texte intégral de la publication scolaire au format pdf et consulter son résumé en ligne lorsque ces informations sont inclues dans les métadonnées.
Articles de revues sur le sujet "Non-uniform wavelet sampling"
Pelissier, Michael, et Christoph Studer. « Non-Uniform Wavelet Sampling for RF Analog-to-Information Conversion ». IEEE Transactions on Circuits and Systems I : Regular Papers 65, no 2 (février 2018) : 471–84. http://dx.doi.org/10.1109/tcsi.2017.2729779.
Texte intégralAldroubi, Akram. « Non-uniform weighted average sampling and reconstruction in shift-invariant and wavelet spaces ». Applied and Computational Harmonic Analysis 13, no 2 (septembre 2002) : 151–61. http://dx.doi.org/10.1016/s1063-5203(02)00503-1.
Texte intégralSun, Zongzheng, Yinghui Quan et Zhixing Liu. « A Non-Uniform Interrupted-Sampling Repeater Jamming Method for Intra-Pulse Frequency Agile Radar ». Remote Sensing 15, no 7 (30 mars 2023) : 1851. http://dx.doi.org/10.3390/rs15071851.
Texte intégralDe Vito, Luca, Grazia Iadarola, Francesco Lamonaca, Francesco Picariello, Sergio Rapuano et Ioan Tudosa. « Non-Uniform Wavelet Bandpass Sampling Analog-to-Information Converter : A hardware implementation and its experimental assessment ». Measurement 134 (février 2019) : 739–49. http://dx.doi.org/10.1016/j.measurement.2018.11.015.
Texte intégralChui, Charles K., Yu-Ting Lin et Hau-Tieng Wu. « Real-time dynamics acquisition from irregular samples — With application to anesthesia evaluation ». Analysis and Applications 14, no 04 (27 avril 2016) : 537–90. http://dx.doi.org/10.1142/s0219530515500165.
Texte intégralHe, Yi, Peng Cheng, Shanmin Yang et Jianwei Zhang. « Three-Dimensional Face Recognition Using Solid Harmonic Wavelet Scattering and Homotopy Dictionary Learning ». Entropy 24, no 11 (13 novembre 2022) : 1646. http://dx.doi.org/10.3390/e24111646.
Texte intégralMartín del Campo, Gustavo, Yuriy Shkvarko, Andreas Reigber et Matteo Nannini. « TomoSAR Imaging for the Study of Forested Areas : A Virtual Adaptive Beamforming Approach ». Remote Sensing 10, no 11 (17 novembre 2018) : 1822. http://dx.doi.org/10.3390/rs10111822.
Texte intégralManokhin, Mikhail, Paul Chollet et Patricia Desgreys. « Towards Flexible and Low-Power Wireless Smart Sensors : Reconfigurable Analog-to-Feature Conversion for Healthcare Applications ». Sensors 24, no 3 (3 février 2024) : 999. http://dx.doi.org/10.3390/s24030999.
Texte intégralSun, Chengfa, Hui Cui, Weidong Zhou, Weiwei Nie, Xiuying Wang et Qi Yuan. « Epileptic Seizure Detection with EEG Textural Features and Imbalanced Classification Based on EasyEnsemble Learning ». International Journal of Neural Systems 29, no 10 (décembre 2019) : 1950021. http://dx.doi.org/10.1142/s0129065719500217.
Texte intégralDavis, Anthony B., Alexander Marshak, Robert F. Cahalan et Warren J. Wiscombe. « Interactions : Solar and Laser Beams in Stratus Clouds, Fractals & ; Multifractals in Climate & ; Remote-Sensing Studies ». Fractals 05, supp02 (octobre 1997) : 129–66. http://dx.doi.org/10.1142/s0218348x97000875.
Texte intégralThèses sur le sujet "Non-uniform wavelet sampling"
Back, Antoine. « Conception et intégration d'un convertisseur analogique-paramètres flexible pour les capteurs intelligents ». Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2022. http://www.theses.fr/2022IPPAT020.
Texte intégralThe Internet of Things (IoT) is currently experiencing huge developments. IoT includes lots of different devices such as Wireless Sensors Networks (WSN) or wearable electronics that rely on wireless communications. These networks need to understand the context in which they are used. This mean that the system must know what is happening around it, i.e. sense the environment, and understands the needs of the user. This requires always-on sensing on many sensors while being small, cheap, reliable and having a lifetime of several years. Analog-to-Feature (A2F) conversion is a new acquisition method that was thought for IoT devices. The converter aims at extracting useful features directly on the analog signal. By carefully choosing a set of features, it is possible to acquire only the relevant information for a given task. The proposed converter is based on the Non-Uniform Wavelet Sampling (NUWS) architecture. The architecture mixes the analog signal with tunable wavelets prior to integration and digital conversion. The aim of the thesis is to propose a method to design a generic A2F converter based on the NUWS. It includes the definition of the wavelet parameters in order to acquire a broad range of low frequency signals (ECG, EMG, EEG, speech …). This step requires the use of feature selection algorithms and machine learning algorithms for selecting the best set of wavelets for a given application and should be used to define the specifications for the converter. The feature selection step must be aware of physical implementation constraints to optimize energy consumption as much as possible. A feature selection algorithm is proposed to choose wavelets for a given application, in order to maximize classification accuracy while decreasing power consumption, through a power model designed in CMOS 0.18μm
Chapitres de livres sur le sujet "Non-uniform wavelet sampling"
« Non-uniform sampling in multiply generated shift-invariant subspaces of 𝐿^{𝑝}(ℝ^{𝕕}) ». Dans Wavelet Analysis and Applications, 1–8. Providence, Rhode Island : American Mathematical Society, 2002. http://dx.doi.org/10.1090/amsip/025/01.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Non-uniform wavelet sampling"
Walter, G. G. « Non-uniform sampling in wavelet subspaces ». Dans 1999 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing. Proceedings. ICASSP99 (Cat. No.99CH36258). IEEE, 1999. http://dx.doi.org/10.1109/icassp.1999.758335.
Texte intégralMalhotra, Hari Krishan, et Lalit Kumar Vashisht. « Construction of Non-Uniform Parseval Wavelet Frames for L2 (R) via UEP ». Dans 2019 13th International conference on Sampling Theory and Applications (SampTA). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/sampta45681.2019.9030867.
Texte intégralBo, Liu, Zhang Qi, Liu Guofu et Xie Xiufen. « Non-uniform Sampling Signal Spectral Estimation of Tire Pressure Monitoring System Using Wavelet Transform ». Dans 2007 8th International Conference on Electronic Measurement and Instruments. IEEE, 2007. http://dx.doi.org/10.1109/icemi.2007.4351052.
Texte intégralPelissier, Michael, Gilles Masson, Laurent Ouvry, Luis Felipe Fonseca Dias et Marguerite Marnat. « Hardware platform of Analog-to-Information converter using Non Uniform Wavelet Bandpass Sampling for RF signal activity detection ». Dans 2018 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/iscas.2018.8351834.
Texte intégral