Autor: Kijewski, Adam - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Device-aided computations realizing the cryptosystems based on elliptic curve theory
Autorzy:: Kijewski, Adam.
Powiązania:: Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej 2004, nr 4, s. 113-128
Data publikacji:: 2004
Tematy:: Kryptologia
Opis:: Sprzętowe wspomaganie obliczeń realizowanych dla potrzeb systemów pracujących w oparciu o krzywe eliptyczne.
Rys., tab.; Bibliogr.; Abstr., streszcz.
Dostawca treści:: Bibliografia CBW

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Przegląd możliwości rozpoznawania wybranych typów modulacji sygnałów
Overview of the possibilities of recognizing selected types of signal modulations
Autorzy:: Walenczykowska, Marta
Kijewski, Adam
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/501938.pdf
Data publikacji:: 2014
Wydawca:: Agencja Bezpieczeństwa Wewnętrznego
Tematy:: Sieci neuronowe
ciągła transformacja falkowa
rozpoznawanie modulacji
rozpoznanie radioelektroniczne
radiowywiad
Neural networks
Continuous Wavelet Transform (CWT)
modulation recognition
radio surveillance
radio intelligence
Opis:: W artykule zaprezentowano skrótowo informacje dotyczące możliwości zastosowania sztucznych sieci neuronowych a następnie omówiono teoretyczne podstawy ich działania, począwszy od uproszczonej budowy neuronu. Przytoczono również podstawowe wzory pozwalające na obliczenie wartości wyjściowych sztucznego neuronu po podaniu na jego wejścia określonych wartości. Następnie przedstawiono wybrane typy modulacji sygnałów, czyli PSK, FSK, QAM, ASK oraz ich własności. Omówiono cechy charakterystyczne ciągłej transformacji falkowej (CWT) obliczonej dla wybranych typów modulacji, pozwalające na rozróżnienie poszczególnych typów modulacji i stanowiących podstawę przedstawionego w pracy algorytmu rozpoznawania typów modulacji z wykorzystaniem ciągłej transformacji falkowej (CWT) i sztucznej sieci neuronowej (SSN). W analizowanym algorytmie na wejścia sieci podawane są wartości średnie i odchylenia standardowe ciągłej transformacji falkowej, obliczonej dla poszczególnych sygnałów zmodulowanych. Zadaniem sieci neuronowej jest z kolei klasyfikacja typu modulacji sygnału na podstawie wspomnianych wyżej cech podawanych na jej wejście. W artykule przedstawiono również wyniki otrzymane podczas badań symulacyjnych wykonanych w środowisku MatLab (firmy MathWorks).
The proper signal classification have a great importance in the domain of electronic surveillance or wireless communication. The article presents a short introduction into neural networks and describes their application. It also lists basic equations which are essential for the neural network theory. In this paper we also recall the most popular modulations types and investigate the possibility of using wavelet transform (CWT) and neural network for the modulation type recognition system. The modulation identification algorithm is also presented and its performance is analyzed. Four types of signal modulation are reviewed: PSK, FSK, QAM, ASK. The mean value and standard deviation of CWT of each modulation type are used as signal features. After the proper features are extracted they are sent to the two layer neural network entry which is proposed as a classifier. We use a back propagation training algorithm. Also simulation results were presented in the article.
Źródło:: Przegląd Bezpieczeństwa Wewnętrznego; 2014, 6, 11; 206-222
2080-1335
2720-0841
Pojawia się w:: Przegląd Bezpieczeństwa Wewnętrznego
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "Kijewski, Adam" wg kryterium: Autor

Źródło danych

Dostawca treści

Podbaza

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język