Klasifikace radiových modulací pomocí strojového učení
| but.committee | prof. Ing. Lubomír Brančík, CSc. (předseda) doc. Ing. Jiří Blumenstein, Ph.D. (místopředseda) doc. Ing. Martin Štumpf, Ph.D. (člen) doc. Ing. Petr Marcoň, Ph.D. (člen) doc. Ing. Aleš Povalač, Ph.D. (člen) | cs |
| but.defence | Studentka prezentuje výsledky své bakalářské práce a následně odpovídá na otázky komise. Otázky oponenta (prof. Maršálek): Můžete vysvětlit varianty "Leaky ReLu, SeLu, ELU", a uvést jejich vlastnosti/výhody? Studentka správně a názorně odpovídá. Pokoušela jste se kvantifikovat přesnost klasifikace v závislosti na počtu vzorků, resp. době trvání vstupního signálu? Například kolik symbolů QAM je pro dané SNR potřeba pro spolehlivou klasifikac? Studentka správně a názorně odpovídá. Jakým způsobem je do vaší aplikace v pythonu možno přidávat vlastní datové sady? Studentka správně a názorně odpovídá. doc. Blumenstein: Jaká je motivace vaší práce? Studentka rozsáhle popisuje využití a motivaci celé práce. doc. Marcoň: Přemýšlela jste o nějakém dalším parametru pro výjádření chyb? Podle studentky by tento parametr neměl význam, protože pracuje s předem danou přesností. | cs |
| but.jazyk | angličtina (English) | |
| but.program | Elektronika a komunikační technologie | cs |
| but.result | práce byla úspěšně obhájena | cs |
| dc.contributor.advisor | Götthans, Tomáš | en |
| dc.contributor.author | Pijáčková, Kristýna | en |
| dc.contributor.referee | Maršálek, Roman | en |
| dc.date.created | 2021 | cs |
| dc.description.abstract | Bakalářská práce se zabývá klasifikací rádiových modulací pomocí metod hloubkového učení. V práci jsou navrženy čtyři architektury, kde tři z nich jsou tvořeny pomocí konvolučních a rekurentních neuronových sítí a čtvrtá využívá architekturu transformátorů. Při návrhu architektur byl brán v potaz výsledný počet parametrů jednotlivých sítí, který může výrazně ovlivňovat výslednou velikost sítě. Pro účely návrhu byl využit programovací jazyk Python a knihovna Keras, která umožňuje práci s neuronovými sítěmi. Výsledky práce jsou následně zhodnoceny a porovnány s výsledky sítí navržených v článcích zabývajících se tímto tématem. | en |
| dc.description.abstract | The bachelor thesis is focused on radio modulation classification with a deep learning approach. There are four deep learning architectures presented in the thesis. Three of them use convolutional and recurrent neural networks, and the fourth uses a transformer architecture. The final number of parameters of each model was considered during the design phase, as it can have a big impact on a memory footprint of a deployed model. The architectures were written in Keras, which is a software library, which provides a Python interface for neural networks. The results of the architectures were additionally compared to results from other research papers on this topic. | cs |
| dc.description.mark | A | cs |
| dc.identifier.citation | PIJÁČKOVÁ, K. Klasifikace radiových modulací pomocí strojového učení [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2021. | cs |
| dc.identifier.other | 133594 | cs |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11012/197947 | |
| dc.language.iso | en | cs |
| dc.publisher | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií | cs |
| dc.rights | Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení | cs |
| dc.subject | Rádiové modulace | en |
| dc.subject | klasifikace | en |
| dc.subject | neuronové sítě | en |
| dc.subject | hloubkové učení | en |
| dc.subject | Python | en |
| dc.subject | CNN | en |
| dc.subject | RNN | en |
| dc.subject | Radio modulation | cs |
| dc.subject | classification | cs |
| dc.subject | neural network | cs |
| dc.subject | deep learning | cs |
| dc.subject | Python | cs |
| dc.subject | CNN | cs |
| dc.subject | RNN | cs |
| dc.title | Klasifikace radiových modulací pomocí strojového učení | en |
| dc.title.alternative | Radio Modulation Recognition Networks | cs |
| dc.type | Text | cs |
| dc.type.driver | bachelorThesis | en |
| dc.type.evskp | bakalářská práce | cs |
| dcterms.dateAccepted | 2021-06-15 | cs |
| dcterms.modified | 2021-06-17-13:28:32 | cs |
| eprints.affiliatedInstitution.faculty | Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií | cs |
| sync.item.dbid | 133594 | en |
| sync.item.dbtype | ZP | en |
| sync.item.insts | 2025.03.17 16:18:48 | en |
| sync.item.modts | 2025.01.15 20:21:10 | en |
| thesis.discipline | bez specializace | cs |
| thesis.grantor | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav radioelektroniky | cs |
| thesis.level | Bakalářský | cs |
| thesis.name | Bc. | cs |
Files
Original bundle
1 - 3 of 3
Loading...
- Name:
- final-thesis.pdf
- Size:
- 6.47 MB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- final-thesis.pdf
Loading...
- Name:
- review_133594.html
- Size:
- 4.4 KB
- Format:
- Hypertext Markup Language
- Description:
- file review_133594.html