|
|
Odhad kanálu v OFDM systémech pomocí deep learning metod
Hubík, Daniel ; Staněk, Miroslav (oponent) ; Miloš, Jiří (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá simulací rádiového komunikačního systému OFDM v základním pásmu a jeho následnou ekvalizací. Model je založen na standardu IEEE 802.11n. Vývoj a simulace modelu byly vytvořeny v programových prostředích MATLAB a Python. Byly využity konvenční metody estimace kanálu (LS, MMSE), ale také nekonvenční metody jako je ekvalizace kanálu s využitím strojového učení. Byly provedeny experimenty s architekturami umělých neuronových sítí a studována závislost na kvalitě ekvalizace. Funkce modelu byla vyhodnocována kódovanou a nekódovanou bitovou chybovostí BER.
|
|
|
Slithy, a blend of lithe and slimy
Šillerová, Kateřina ; Alster, Darina (oponent) ; Hládeková, Katarína (vedoucí práce)
V práci s názvem Slithy, a Blend of Lithe and Slimy je zásadní myšlenkou, že vědomí se objevuje i na nejnižších úrovních existence, vytvářím prostředí laboratoře, ve které sám divák hraje roli organismu, který je obklopen dalšími. Zkoumám vztah mikrokosmu a makrokosmu a fascinuje mě rozpoznávání stejného patternu napříč realitou.
|
|
|
Slithy, a blend of lithe and slimy
Šillerová, Kateřina ; Alster, Darina (oponent) ; Hládeková, Katarína (vedoucí práce)
V práci s názvem Slithy, a Blend of Lithe and Slimy je zásadní myšlenkou, že vědomí se objevuje i na nejnižších úrovních existence, vytvářím prostředí laboratoře, ve které sám divák hraje roli organismu, který je obklopen dalšími. Zkoumám vztah mikrokosmu a makrokosmu a fascinuje mě rozpoznávání stejného patternu napříč realitou.
|
|
|
Odhad kanálu v OFDM systémech pomocí deep learning metod
Hubík, Daniel ; Staněk, Miroslav (oponent) ; Miloš, Jiří (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá simulací rádiového komunikačního systému OFDM v základním pásmu a jeho následnou ekvalizací. Model je založen na standardu IEEE 802.11n. Vývoj a simulace modelu byly vytvořeny v programových prostředích MATLAB a Python. Byly využity konvenční metody estimace kanálu (LS, MMSE), ale také nekonvenční metody jako je ekvalizace kanálu s využitím strojového učení. Byly provedeny experimenty s architekturami umělých neuronových sítí a studována závislost na kvalitě ekvalizace. Funkce modelu byla vyhodnocována kódovanou a nekódovanou bitovou chybovostí BER.
|
host ::
RSS.