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Autor:
Marnat, Marguerite
Cette thèse traite de la conception de récepteurs radiofréquences basés sur l'acquisition compressée pour de l'estimation paramétrique en radio cognitive.L'acquisition compressée est un changement de paradigme dans la conversion analogique-num
Externí odkaz:
http://www.theses.fr/2018GREAT093/document
Publikováno v:
In Digital Signal Processing April 2021 111
Autor:
Marnat, Marguerite
Publikováno v:
Signal and Image processing. Université Grenoble Alpes, 2018. English. ⟨NNT : 2018GREAT093⟩
Signal and Image processing. Université Grenoble Alpes, 2018. English
Signal and Image processing. Université Grenoble Alpes, 2018. English
This work deals with the topic of radiofrequency receivers based on Compressive Sampling for feature extraction in Cognitive Radio.Compressive Sampling is a paradigm shift in analog to digital conversion that bypasses the Nyquist sampling frequency.I
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::8f65ac010722499574571c175099ae4e
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02006664v2/file/MARNAT_2018_diffusion.pdf
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02006664v2/file/MARNAT_2018_diffusion.pdf
Publikováno v:
2017-GRETSI-Actes de Colloque
GRETSI 2017-XXVIème Colloque francophone de traitement du signal et des images
GRETSI 2017-XXVIème Colloque francophone de traitement du signal et des images, Sep 2017, Juan-Les-Pins, France
GRETSI 2017-XXVIème Colloque francophone de traitement du signal et des images
GRETSI 2017-XXVIème Colloque francophone de traitement du signal et des images, Sep 2017, Juan-Les-Pins, France
The Modulated Wideband Converter (MWC) is a promising compressive sensing architecture for the sub-Nyquist sampling of analog multiband signals. Its bottleneck are the pseudorandom code sequences yielding the sensing matrix. Our contribution is a stu
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::d859b8bbea64c20b67fcefa917eaebee
https://hal.science/hal-01664780/document
https://hal.science/hal-01664780/document