W niniejszym artykule przedstawiono nowy rekurencyjny algorytm detekcji sygnału, bazując na analizie częstotliwościowo czasowej. Algorytm przetestowano dla szerokiej gamy rzeczywistych sygnałów zarejestrowanych z wykorzystaniem stanowiska pomiarowego. Wyniki pokazują, że zaproponowany algorytm bardzo dobrze wykrywa sygnał użyteczny, a w dodatku jest skalowany. Ponadto w obecnej postaci detekcja zajmuje dwukrotność czasu trwania sygnału, a możliwe jest zmniejszenie jej czasu poprzez m.in. zrównoleglenie obliczeń.
EN
This article presents the proposed recursive signal detection algorithm based on time-frequency analysis. The algorithm has been tested for a wide range of real signals recorded using a measurement station. The results show that the proposed algorithm detects the useful signal very well and is also scalable. Moreover, in its current form, detection takes twice the signal duration and it is possible to reduce its time by, among others, parallelization of calculations.
In this paper, the performance of the Bayesian Optimization (BO) technique applied to various problems of microwave engineering is studied. Bayesian optimization is a novel, non-deterministic, global optimization scheme that uses machine learning to solve complex optimization problems. However, each new optimization scheme needs to be evaluated to find its best application niche, as there is no universal technique that suits all problems. Here, BO was applied to different types of microwave and antenna engineering problems, including matching circuit design, multiband antenna and antenna array design, or microwave filter design. Since each of the presented problems has a different nature and characteristics such as different scales (i.e. number of design variables), we try to address the question about the generality of BO and identify the problem areas for which the technique is or is not recommended.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.