Jove
Visualize
Contáctanos

Videos de Conceptos Relacionados

Sound Waves: Interference00:53

Sound Waves: Interference

3.9K
Sound waves can be modeled either as longitudinal waves, wherein the molecules of the medium oscillate around an equilibrium position, or as pressure waves. When two identical waves from the same source superimpose on each other, the combination of two crests or two troughs results in amplitude reinforcement known as constructive interference. If two identical waves, that are initially in phase, become out of phase because of different path lengths, the combination of crests with troughs...
3.9K
Reconstruction of Signal using Interpolation01:10

Reconstruction of Signal using Interpolation

335
Signal processing techniques are essential for accurately converting continuous signals to digital formats and vice versa. When a continuous signal is sampled with a period T, the resulting sampled signal exhibits replicas of the original spectrum in the frequency domain, spaced at intervals equal to the sampling frequency. To handle this sampled signal, a zero-order hold method can be applied, which creates a piecewise constant signal by retaining each sample's value until the next...
335
Classification of Signals01:30

Classification of Signals

878
In signal processing, signals are classified based on various characteristics: continuous-time versus discrete-time, periodic versus aperiodic, analog versus digital, and causal versus noncausal. Each category highlights distinct properties crucial for understanding and manipulating signals.
A continuous-time signal holds a value at every instant in time, representing information seamlessly. In contrast, a discrete-time signal holds values only at specific moments, often denoted as x(n), where...
878
Interference and Superposition of Waves01:07

Interference and Superposition of Waves

5.5K
When two waves of the same nature occur in the same region simultaneously, they result in interference. Interference of waves implies that the net effect of the waves is the sum of the individual waves' effects. However, it does not imply that the individual waves affect the propagation of other waves.
Interference occurs in mechanical waves, such as sound waves, waves on a string, and surface water waves. Mechanical waves correspond to the physical displacement of particles. Hence,...
5.5K

También podría leer

Artículos Relacionados

Artículos vinculados a este trabajo por autores compartidos, revista y gráfico de citas.

Ordenar por
Same journal

RETRACTED: Zhang et al. A Novel Framework for Reconstruction and Imaging of Target Scattering Centers via Wide-Angle Incidence in Radar Networks. <i>Sensors</i> 2025, <i>25</i>, 6802.

Sensors (Basel, Switzerland)·2026
Same journal

Enhancing Unsupervised Multi-Source Domain Adaptation for Person Re-Identification via Mixture of Experts and Graph-Based Relation.

Sensors (Basel, Switzerland)·2026
Same journal

Development of an Instrumented Glove for Palmar Pressure Assessment in Kayakers.

Sensors (Basel, Switzerland)·2026
Same journal

Development and Experimental Validation of an Autonomous IoT-Based Monitoring System for Real-Time Water Quality Assessment in the Amazon River.

Sensors (Basel, Switzerland)·2026
Same journal

Semi-Supervised Adversarial Learning Framework for Controller Area Network Bus Intrusion Detection.

Sensors (Basel, Switzerland)·2026
Same journal

Smart Optimization Method for Safety Signs in Innovative Manufacturing Environments Integrating Industrial Field IoT Sensors and Knowledge Graphs.

Sensors (Basel, Switzerland)·2026
Ver todos los artículos relacionados
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
ACERCA DE JoVE
Visión GeneralLiderazgoBlogCentro de Ayuda JoVE
AUTORES
Proceso de PublicaciónConsejo EditorialAlcance y PolíticasRevisión por ParesPreguntas FrecuentesEnviar
BIBLIOTECARIOS
TestimoniosSuscripcionesAccesoRecursosConsejo Asesor de BibliotecasPreguntas Frecuentes
INVESTIGACIÓN
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of ExperimentsArchivo
EDUCACIÓN
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab ManualCentro de Recursos para ProfesoresSitio de Profesores
Términos y Condiciones de Uso
Política de Privacidad
Políticas

Video Experimental Relacionado

Updated: Sep 9, 2025

A Cognitive Paradigm to Investigate Interference in Working Memory by Distractions and Interruptions
10:38

A Cognitive Paradigm to Investigate Interference in Working Memory by Distractions and Interruptions

Published on: July 16, 2015

13.7K

Algoritmo de supresión de la señal de interferencia basado en el modelo CNN-LSTM

Ningbo Xiao1, Zuxun Song1

  • 1School of Electronics and Information, Northwestern Polytechnical University, Xi'an 710072, China.

Sensors (Basel, Switzerland)
|August 28, 2025
PubMed
Resumen
Este resumen es generado por máquina.

Este estudio introduce un algoritmo de aprendizaje profundo utilizando CNN-LSTM para la supresión de señales de interferencia en sistemas inalámbricos. El método reduce efectivamente las interferencias, mejorando la fiabilidad de los sensores y la calidad de la comunicación.

Palabras clave:
El objetivo de este proyecto es mejorar la calidad del agua.señal de interferenciaAlgoritmo de supresión

Más Videos Relacionados

Microfluidic Platform with Multiplexed Electronic Detection for Spatial Tracking of Particles
11:54

Microfluidic Platform with Multiplexed Electronic Detection for Spatial Tracking of Particles

Published on: March 13, 2017

9.4K

Videos de Experimentos Relacionados

Last Updated: Sep 9, 2025

A Cognitive Paradigm to Investigate Interference in Working Memory by Distractions and Interruptions
10:38

A Cognitive Paradigm to Investigate Interference in Working Memory by Distractions and Interruptions

Published on: July 16, 2015

13.7K
Microfluidic Platform with Multiplexed Electronic Detection for Spatial Tracking of Particles
11:54

Microfluidic Platform with Multiplexed Electronic Detection for Spatial Tracking of Particles

Published on: March 13, 2017

9.4K

Área de la Ciencia:

  • Procesamiento de señales
  • Aprendizaje profundo
  • Comunicaciones inalámbricas

Sus antecedentes:

  • La capacidad anti-interferencia del sensor es crucial para la precisión, fiabilidad y estabilidad de la medición.
  • Los entornos complejos exponen a los sensores a varias fuentes de interferencia, lo que afecta el rendimiento.
  • La supresión efectiva de las interferencias es clave para mejorar el funcionamiento de los sensores y la calidad de la comunicación.

Objetivo del estudio:

  • Proponer un algoritmo basado en CNN-LSTM para suprimir las señales de interferencia en los sistemas de comunicación inalámbrica.
  • Mejorar las capacidades anti-interferencia de los sensores a través del aprendizaje profundo.
  • Para validar la efectividad del algoritmo en diversos escenarios de interferencia.

Principales métodos:

  • Utilizó la Red Neural Convolucional (CNN) para la extracción de características espaciales.
  • Se emplean redes de memoria larga a corto plazo (LSTM) para la captura de características dinámicas temporales.
  • Desarrolló un modelo CNN-LSTM para la predicción y supresión de señales de interferencia.

Principales resultados:

  • El algoritmo CNN-LSTM demostró un pequeño error y un alto ajuste de regresión en comparación con LSTM, BO-LSTM y CNN-GRU.
  • Las simulaciones experimentales confirmaron el rendimiento del algoritmo en diversas condiciones de interferencia.
  • La validación utilizando el ITU-R P.1546 y los conjuntos de datos de ruido del mundo real confirmó una supresión significativa de las interferencias.

Conclusiones:

  • El algoritmo CNN-LSTM propuesto suprime efectivamente las señales de interferencia y el ruido ambiental.
  • Este enfoque de aprendizaje profundo mejora la robustez y la confiabilidad de los sistemas y sensores de comunicación inalámbrica.
  • Los resultados proporcionan una base para el desarrollo de tecnologías de sensores más avanzadas y resistentes a las interferencias.