1 - 10 out of 43Page size: 10
  1. 2024

  2. Wavelet-Based Machine Learning Algorithms for Photoacoustic Gas Sensing

    Kozmin, A., Erushin, E., Miroshnichenko, I., Kostyukova, N., Boyko, A. & Redyuk, A., Jun 2024, In: Optics. 5, 2, p. 207-222 16 p.

    Research output: Contribution to journal › Article › peer-review

  3. Dispersive Fourier Transform Spectrometer Based on Mode-Locked Er-Doped Fiber Laser for Ammonia Sensing

    Апрелов, Н. А., Ватник, И. Д., Харенко, Д. С. & Редюк, А. А., Jan 2024, In: Photonics. 11, 1, 45.

    Research output: Contribution to journal › Article › peer-review

  4. Interpretation models for data of metal-oxide gas sensors based on machine learning methods

    Kozmin, A. D. & Redyuk, A. A., 2024, In: Journal of Computational Technologies. 29, 4, p. 4-23 20 p.

    Research output: Contribution to journal › Article › peer-review

  5. Компенсация нелинейных искажений в системах оптической связи методами теории возмущений и многопараметрической оптимизации

    Редюк, А. А., Шевелев, Е. И., Данилко, В. Р. & Федорук, М. П., 2024, In: Квантовая электроника. 54, 3, p. 151-156 6 p., 4.

    Research output: Contribution to journal › Article › peer-review

  6. 2023

  7. Enhancing long-term stability of photoacoustic gas sensor using an extremum-seeking control algorithm

    Bednyakova, A., Erushin, E., Miroshnichenko, I., Kostyukova, N., Boyko, A. & Redyuk, A., Sept 2023, In: Infrared Physics and Technology. 133, 6 p., 104821.

    Research output: Contribution to journal › Article › peer-review

  8. Scheme of Signal Processing in a Multimode Communication Receiver Based on Convolutional Neural Networks

    Sidelnikov, O. S., Redyuk, A. A. & Fedoruk, M. P., Sept 2023, In: Bulletin of the Lebedev Physics Institute. 50, p. S336-S342 7 p.

    Research output: Contribution to journal › Article › peer-review

  9. 2022

  10. Схема обработки сигналов в приемнике многомодовых линий связи на основе сверточных нейронных сетей

    Сидельников, О. С., Редюк, А. А. & Федорук, М. П., 18 Oct 2022, p. 145-146. 2 p.

    Research output: Contribution to conference › Abstract › peer-review

  11. Применение методов машинного обучения для калибровки газового датчика

    Козьмин, А. Д. & Редюк, А. А., 2022, p. 54. 1 p.

    Research output: Contribution to conference › Abstract › peer-review

  12. Схема обработки сигналов в приемнике многомодовых линий связи на основе сверточных нейронных сетей

    Сидельников, О. С., Редюк, А. А. & Федорук, М. П., 2022, In: Квантовая электроника. 52, 11, p. 1018-1022 5 p., 10.

    Research output: Contribution to journal › Article › peer-review

  13. 2021

  14. Application of complex fully connected neural networks to compensate for nonlinearity in fibre-optic communication lines with polarisation division multiplexing

    Bogdanov, S. A., Sidelnikov, O. S. & Redyuk, A. A., Dec 2021, In: Quantum Electronics. 51, 12, p. 1076-1080 5 p., 5.

    Research output: Contribution to journal › Article › peer-review

Previous 1 2 3 4 5 Next

ID: 3454510