1. 2024
  2. Wavelet-Based Machine Learning Algorithms for Photoacoustic Gas Sensing

    Kozmin, A., Erushin, E., Miroshnichenko, I., Kostyukova, N., Boyko, A. & Redyuk, A., июн. 2024, в: Optics. 5, 2, стр. 207-222 16 стр.

    Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданияхстатьяРецензирование

  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., янв. 2024, в: Photonics. 11, 1, 45.

    Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданияхстатьяРецензирование

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

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

    Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданияхстатьяРецензирование

  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, в: Квантовая электроника. 54, 3, стр. 151-156 6 стр., 4.

    Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданияхстатьяРецензирование

  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., сент. 2023, в: Infrared Physics and Technology. 133, 6 стр., 104821.

    Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданияхстатьяРецензирование

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

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

    Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданияхстатьяРецензирование

  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 окт. 2022, стр. 145-146. 2 стр.

    Результаты исследований: Материалы конференцийтезисыРецензирование

  11. Применение методов машинного обучения для калибровки газового датчика

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

    Результаты исследований: Материалы конференцийтезисыРецензирование

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

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

    Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданияхстатьяРецензирование

  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., дек. 2021, в: Quantum Electronics. 51, 12, стр. 1076-1080 5 стр., 5.

    Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданияхстатьяРецензирование

Назад 1 2 3 4 5 Далее

ID: 3454510