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https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/11187
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Élément Dublin Core | Valeur | Langue |
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dc.contributor.author | Saadi, Ala | |
dc.contributor.author | Derhamoune, Mohammed El Amin; Azmedroub, Boussad (promoteur) | |
dc.date.accessioned | 2021-04-12T07:06:21Z | |
dc.date.available | 2021-04-12T07:06:21Z | |
dc.date.issued | 2020 | |
dc.identifier.uri | http://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/11187 | |
dc.description | Mémoire de Master option CNS/ATM.-Numéro de Thèse 067/2020 | fr_FR |
dc.description.abstract | Dans ce mémoire une approche de reconnaissance de modulation intra-impulsion pour le signal radar a été proposé dans le but d’augmenter le taux de reconnaissance par rapport à un projet de travail déjà existé , le travail se base sur des techniques d'analyse tempsfréquence, de traitement d'image et de réseau de neurone convolutionnel .fréquence grâce à la -ons tempsià des représentat transformèrent Les signaux reçus distribution de Wigner-Ville ou de la transformée de Fourier à court terme, ces des techniques de àa des images de même taille grâce tournèrent représentations traitement d'image, Nous concevons un classificateur a réseau de neurone convolutionnel pour identifier les images Temps-Fréquence traitées. l'approche proposée peut identifier 4 types de modulation, y compris la modulation de fréquence et la modulation de phase pour différent rapport signal sur bruit. | fr_FR |
dc.language.iso | fr | fr_FR |
dc.publisher | Université Blida 01 | fr_FR |
dc.title | Reconnaissance de la modulation impulsionnelle du signal radar Basé sur les Réseaux de Neurones Convolutionnels | fr_FR |
dc.type | Thesis | fr_FR |
Collection(s) : | Mémoires de Master |
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Fichier | Description | Taille | Format | |
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PFE_Saadi_Derhamoune_Final02.pdf | 3,63 MB | Adobe PDF | Voir/Ouvrir |
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