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Serie: SpringerBriefs in Water Science and Technology, Libro 14 di 29. Libro 14 di 29 - SpringerBriefs in Water Science and Technology
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Editore: Springer 2016
Serie: SpringerBriefs in Water Science and Technology, Libro 14 di 29. Libro 14 di 29 - SpringerBriefs in Water Science and Technology
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Serie: SpringerBriefs in Water Science and Technology, Libro 14 di 29. Libro 14 di 29 - SpringerBriefs in Water Science and Technology
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Condizione: New. KlappentextrnrnThis research effort investigated characterizing the point spread function (PSF) behavior of radially displaced point scatterers using circular synthetic aperture radar (CSAR). For persistent staring radar applications utilizing C.
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Editore: Springer 2016
Serie: SpringerBriefs in Water Science and Technology, Libro 14 di 29. Libro 14 di 29 - SpringerBriefs in Water Science and Technology
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Lingua: Inglese
Editore: Springer 2016
Serie: SpringerBriefs in Water Science and Technology, Libro 14 di 29. Libro 14 di 29 - SpringerBriefs in Water Science and Technology
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Editore: Springer 2016
Serie: SpringerBriefs in Water Science and Technology, Libro 14 di 29. Libro 14 di 29 - SpringerBriefs in Water Science and Technology
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Editore: Springer Verlag 2016
Serie: SpringerBriefs in Energy, Libro 34 di 80. Libro 34 di 80 - SpringerBriefs in Energy
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Paperback. Condizione: Brand New. 45 pages. 9.00x6.00x0.25 inches. In Stock.
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Editore: Springer Verlag 2016
Serie: SpringerBriefs in Water Science and Technology, Libro 14 di 29. Libro 14 di 29 - SpringerBriefs in Water Science and Technology
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Paperback. Condizione: Brand New. 99 pages. 9.00x6.00x0.50 inches. In Stock.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Neuware - This research effort investigated characterizing the point spread function (PSF) behavior of radially displaced point scatterers using circular synthetic aperture radar (CSAR). For persistent staring radar applications utilizing CSAR for target recognition, it is important to know how a ta…rget's PSF behaves as a function of various radar functional parameters and different target positions. Thus far, research has been conducted to understand PSF of a scatterer located at the imaging scene center. An analytic closed-form solution has been derived assuming the scatterer is located at the origin of the CSAR imaging geometry. However, it is difficult to derive an analytic PSF solution for a scatterer that is radially displaced from the imaging scene center. Using the back projection image formation algorithm, PSF responses are generated at various point target locations. Consistent with previous studies, the three dimensional PSF for a point target located at the image center is cone shaped and serves as the basis for comparing and characterizing the PSFs of radially displaced scatterers. Simulated results show the impulse response of a radially displaced point scatterer is asymmetric and tends to exhibit increased ellipticity as it moves further from the scene center.
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Hardcover. Condizione: new. Hardcover. This authoritative resource presents a comprehensive illustration of modern Artificial Intelligence / Machine Learning (AI/ML) technology for radio frequency (RF) data exploitation.It identifies technical challenges, benefits, and directions of deep learning (DL) based object classification… using radar data, including synthetic aperture radar (SAR) and high range resolution (HRR) radar. The performance of AI/ML algorithms is provided from an overview of machine learning (ML) theory that includes history, background primer, and examples. Radar data issues of collection, application, and examples for SAR/HRR data and communication signals analysis are discussed. In addition, this book presents practical considerations of deploying such techniques, including performance evaluation, energy-efficient computing, and the future unresolved issues. This authoritative resource presents a comprehensive illustration of modern Artificial Intelligence / Machine Learning (AI/ML) technology for radio frequency (RF) data exploitation. It identifies technical challenges, benefits, and directions of deep learning (DL) based object classification using radar data, including synthetic aperture radar (SAR) and high range resolution (HRR) radar. The performance of AI/ML algorithms is provided from an overview of machine learning (ML) theory that includes history, background primer, and examples. Radar data issues of collection, application, and examples for SAR/HRR data and communication signals analysis are discussed. In addition, this book presents practical considerations of deploying such techniques, including performance evaluation, energy-efficient computing, and the future unresolved issues. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Condizione: New. Klappentext This exciting resource identifies technical challenges, benefits, and directions of Deep Learning (DL) based object classification using radar data (i.e., Synthetic Aperture Radar / SAR and High range resolution Radar / HRR d.
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Da: AussieBookSeller, Truganina, VIC, AustraliaAussieBookSeller
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Hardcover. Condizione: new. Hardcover. This authoritative resource presents a comprehensive illustration of modern Artificial Intelligence / Machine Learning (AI/ML) technology for radio frequency (RF) data exploitation.It identifies technical challenges, benefits, and directions of deep learning (DL) based object classification… using radar data, including synthetic aperture radar (SAR) and high range resolution (HRR) radar. The performance of AI/ML algorithms is provided from an overview of machine learning (ML) theory that includes history, background primer, and examples. Radar data issues of collection, application, and examples for SAR/HRR data and communication signals analysis are discussed. In addition, this book presents practical considerations of deploying such techniques, including performance evaluation, energy-efficient computing, and the future unresolved issues. This authoritative resource presents a comprehensive illustration of modern Artificial Intelligence / Machine Learning (AI/ML) technology for radio frequency (RF) data exploitation. It identifies technical challenges, benefits, and directions of deep learning (DL) based object classification using radar data, including synthetic aperture radar (SAR) and high range resolution (HRR) radar. The performance of AI/ML algorithms is provided from an overview of machine learning (ML) theory that includes history, background primer, and examples. Radar data issues of collection, application, and examples for SAR/HRR data and communication signals analysis are discussed. In addition, this book presents practical considerations of deploying such techniques, including performance evaluation, energy-efficient computing, and the future unresolved issues. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.
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Da: Kennys Bookstore, Olney, MD, U.S.A.Kennys Bookstore
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Da: Biblios, frankfurt am main, HESSE, GermaniaBiblios
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