الرئيسية › دليل الباحثين › Laid Chergui
Laid Chergui
الانتماء : Abbès Laghrour University of Khenchela
- 5منشورات (انتماء جزائري)
- 6مجموع المنشورات
- 26الاستشهادات
- 3مؤشر h
الملف البحثي
لدى Laid Chergui 5 منشور(ات) مفهرسة (2016–2026). تُنشر أعماله أساسًا في «Traitement du signal»، «TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control)» و«IEEE International Conference on Advanced Systems and Emergent Technologies (IC_ASET)». أكثر مقالاته استشهادًا هو «A new pre-whitening transform domain LMS algorithm and its application to speech denoising» (2016)، وقد استُشهد به 17 مرة. 2 من هذه المنشورات تعود إلى آخر ثلاث سنوات من النشاط. شارك في تأليف أعماله 2 باحثًا على الأقل.
هل هذا أنت؟ عرّف بأبحاثك
أنشئ ملفك على DzCademia مجانًا وأضف مقالاتك: ستظهر بسهولة أكبر على Google وفي مساعدي الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT، فيقرؤها ويستشهد بها عدد أكبر من الناس.
إنشاء ملفي المجاني إضافة منشوراتيمجالات البحث
- Advanced Adaptive Filtering Techniques
- Speech and Audio Processing
- Digital Filter Design and Implementation
- Advanced Wireless Communication Techniques
- Wireless Communication Networks Research
المنشورات (5)
- Noise-suppression method for UAV-OFDM systems by introducing CV-VSS-NLMS algorithm and single-antenna architecture
- Low Complexity Adaptive Post-Whitening DCT-LMS for Echo Cancellation
- Variable Step Size Pre-Whitening Transform Domain LMS Adaptive Noise Canceller
- A New Post-whitening Transform Domain LMS Algorithm
- A new pre-whitening transform domain LMS algorithm and its application to speech denoising
مجلات النشر
- Traitement du signal × 2
- TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) × 1
- IEEE International Conference on Advanced Systems and Emergent Technologies (IC_ASET) × 1
- Signal Processing × 1
المنشورات حسب السنة
- 20261
- 20241
- 20192
- 20161
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : University Ferhat Abbas of Setif
المؤلفون المشاركون
البيانات البيبليوغرافية مصدرها OpenAlex (قاعدة مفتوحة).
لماذا تختارون Dzcademia؟
ملفات أكاديمية ومقالات ومداخلات علمية: امنحوا أبحاثكم حضوراً عاماً منظماً. تساعد البيانات الوصفية المدمجة محركات البحث ومساعدات الذكاء الاصطناعي على التعرف على أعمالكم وفهم مراجعها.
علّق عبر Google
سجّل الدخول عبر Google للتعليق مباشرة على هذه الصفحة.