Signal Processing,Machine Learning,پردازش سیگنال , یادگیری ماشین ,
توضیحات
Submitted 13 September, 2024; originally announced September 2024. , Comments: 14 pages, 12 figures, submitted to the IEEE Open Journal of the Communications Society
توضیحات به فارسی
ارسال شده 13 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا در سپتامبر 2024 اعلام شد ، نظرات: 14 صفحه ، 12 شکل ، ارسال شده به مجله Open IEEE انجمن ارتباطات
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
This paper addresses the critical problem of interference rejection in radio-frequency (RF) signals using a novel, data-driven approach that leverages state-of-the-art AI models. Traditionally, interference rejection algorithms are manually tailored to specific types of interference. This work introduces a more scalable data-driven solution and contains the following contributions. First, we present an insightful signal model that serves as a foundation for developing and analyzing interference rejection algorithms. Second, we introduce the RF Challenge, a publicly available dataset featuring diverse RF signals along with code templates, which facilitates data-driven analysis of RF signal problems. Third, we propose novel AI-based rejection algorithms, specifically architectures like UNet and WaveNet, and evaluate their performance across eight different signal mixture types. These models demonstrate superior performance exceeding traditional methods like matched filtering and linear minimum mean square error estimation by up to two orders of magnitude in bit-error rate. Fourth, we summarize the results from an open competition hosted at 2024 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP 2024) based on the RF Challenge, highlighting the significant potential for continued advancements in this area. Our findings underscore the promise of deep learning algorithms in mitigating interference, offering a strong foundation for future research.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
در این مقاله به مسئله مهم رد تداخل در سیگنال های رادیویی فرکانس (RF) با استفاده از یک رویکرد جدید و داده محور که از مدلهای پیشرفته AI استفاده می کند ، می پردازد.به طور سنتی ، الگوریتم های رد تداخل به صورت دستی متناسب با انواع خاصی از تداخل هستند.این کار یک راه حل مقیاس پذیر تر محور را معرفی می کند و شامل مشارکت های زیر است.اول ، ما یک مدل سیگنال روشنگری ارائه می دهیم که به عنوان پایه ای برای توسعه و تجزیه و تحلیل الگوریتم های رد تداخل عمل می کند.دوم ، ما RF Challenge را معرفی می کنیم ، یک مجموعه داده در دسترس عمومی که دارای سیگنال های متنوع RF به همراه الگوهای کد است ، که تجزیه و تحلیل داده محور از مشکلات سیگنال RF را تسهیل می کند.سوم ، ما الگوریتم های رد مبتنی بر AI را پیشنهاد می کنیم ، به طور خاص معماری مانند Unet و Wavenet ، و عملکرد آنها را در هشت نوع مختلف مخلوط سیگنال ارزیابی می کنیم.این مدلها عملکرد برتر را بیش از روشهای سنتی مانند فیلتر همسان و حداقل تخمین خطای خطی خطی با حداکثر دو مرتبه در نرخ خطا بیت نشان می دهند.چهارم ، ما نتایج حاصل از یک رقابت آزاد را که در کنفرانس بین المللی IEEE در 2024 IEEE در مورد آکوستیک ، گفتار و پردازش سیگنال (ICASSP 2024) بر اساس چالش RF برگزار می شود ، خلاصه می کنیم و پتانسیل قابل توجهی برای ادامه پیشرفت در این زمینه را برجسته می کنیم.یافته های ما بر وعده الگوریتم های یادگیری عمیق در کاهش تداخل تأکید می کند و پایه و اساس محکمی برای تحقیقات آینده ارائه می دهد.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
