الرئيسية › دليل الباحثين › Martin Bouchard
Martin Bouchard
الانتماء : University of Ottawa
- 5منشورات (انتماء كندي)
- 176مجموع المنشورات
- 1650الاستشهادات
- 20مؤشر h
الملف البحثي
لدى Martin Bouchard 5 منشور(ات) مفهرسة (2004–2020). تُنشر أعماله أساسًا في «International Symposium on Communications, Control and Signal Processing»، «IEEE Access» و«Signal Processing». أكثر مقالاته استشهادًا هو «Improvement of the convergence speed and the tracking ability of the fast Newton type adaptive filtering (FNTF) algorithm» (2005)، وقد استُشهد به 16 مرة. شارك في تأليف أعماله 1 باحثًا على الأقل، منهم باحثون من مؤسسات في ليبيا.
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
- Speech and Audio Processing
- Advanced Adaptive Filtering Techniques
- Control Systems and Identification
- Digital Filter Design and Implementation
- Music and Audio Processing
المنشورات (5)
- Open Set Audio Recognition for Multi-Class Classification With Rejection
- Improvement of the convergence speed and the tracking ability of the fast Newton type adaptive filtering (FNTF) algorithm
- Comparative study of new versions of the Newton type adaptive filtering algorithm
- Improvement of the tracking ability of the Newton type adaptive filtering algorithm
- New combinatorial methods for the improvement of the convergence speed and the tracking ability of the fast stable RLS adaptive algorithm
مجلات النشر
- International Symposium on Communications, Control and Signal Processing × 2
- IEEE Access × 1
- Signal Processing × 1
- IEEE International Conference on Acoustics Speech and Signal Processing × 1
المنشورات حسب السنة
- 20201
- 20051
- 20043
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : University Elmergib
بلدان المؤلفين المشاركين : ليبيا
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.