Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Pochmara, J." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
FPGA Adaptive Predistorter Based on 64QAM Modulation
Autorzy:
Pochmara, J.
Katarzyński, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/226685.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
digital predistortion
HPA
FPGA
RF systems
Opis:
This paper presents a predistortion technique compensating for nonlinear distortions caused by HPA (High Power Amplifier) in a QAM (Multilevel Quadrature Modulation) system. Investigations were held both with software and hardware tools. It is confirmed by computer simulation that proposed approach produces a faster convergence speed than traditional computer performed algorithms. Predistortion technique based on programmable logic device is a very attractive from the implementation point of view, because of a low amount of required RAM and rapid convergence from a blind start.
Źródło:
International Journal of Electronics and Telecommunications; 2010, 56, 4; 387-392
2300-1933
Pojawia się w:
International Journal of Electronics and Telecommunications
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
System wspomagający rozpoznawanie znaków języka migowego oparty na sztucznej sieci neuronowej
Signs recognition system based on artificial neural network
Autorzy:
Lewandowski, P.
Półtorak, M.
Wagner, M.
Pochmara, J.
Rybarczyk, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/376140.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Politechnika Poznańska. Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej
Tematy:
Microsoft Kinect
sztuczne sieci neuronowe
theano
sieci konwolucyjne
detekcja obrazu
Opis:
W niniejszym artykule zaproponowano realizację systemu wspomagajacego rozpoznawanie statycznych znaków języka migowego. Na potrzeby rozwiązania skorzystano z sensora Microsoft Kinect XBOX 360, przygotowano oprogramowanie umożliwiające translację znaków dla osób nie znających tego języka, oparte na sztucznej inteligencji, przetworzono otrzymane informacje oraz utworzono zbiór danych pozwalający na ich poprawną klasyfikację. Istotnym faktem jest również wybranie najbardziej optymalnego rozwiązania, zarówno pod względem możliwości wydajnościowych przeciętnego komputera osobistego jak i efektywności działania systemu.
In following work there is suggested a solution to recognise certain static characters from sign language. To achieve the objective, there were used tools like Microsoft Kinect and convolutional neural networks. Main problems to overcome were to collect data from Kinect sensor and prepare software based on artificial intelligence, which could process gathered material. For learning purposes around four thousand images were collected. Dataset this large was required for neural networks to work and respond properly. What is also important is to select the most optimal solution for neural networks. The influence of dropout parameter on learning process was studied too.
Źródło:
Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering; 2017, 91; 155-164
1897-0737
Pojawia się w:
Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies