3、电子与信号处理领域杰出人物风采

电子与信号处理领域杰出人物风采

在电子工程和信号处理领域,有许多杰出的人物为该领域的发展做出了重要贡献。下面将为大家介绍这些领域内的部分杰出人物及其研究成果。

1. Dinesh Bharadia

Dinesh Bharadia 自 2022 年 7 月起担任加州大学圣地亚哥分校电子与计算机工程系副教授。他在 2016 年获得斯坦福大学博士学位,并曾在麻省理工学院担任博士后研究员。2018 - 2022 年,他担任助理教授仅四年就获得了终身教授职位。

他的研究兴趣广泛,涵盖现代无线通信、无线传感和传感器设计等领域,其研究成果在隐私、安全、机器人、健康和日常生活等方面都有应用。他的很多研究开创了新的研究领域,如通信理论、电路、射频集成电路和机器人技术等。他的研究成果还被转化为商业产品,如 Haila、Kumu Networks 和 Totemic Labs。

他曾制造出一款无线电原型,打破了无线电不能在同一频率上同时发送和接收信号的传统假设,这一成果激发了不同领域对该主题的研究。2013 - 2015 年,他致力于全双工无线电的商业化研究,其产品在全球一级网络提供商(如德国电信和韩国 SK 电信)进行了成功的现场试验,目前该产品正在部署中。他还为多家初创公司担任技术顾问。

由于他的杰出工作,Dinesh 入选了福布斯全球 30 位 30 岁以下科学领域精英榜单,被评为马可尼青年学者,并获得了迈克尔·杜卡基斯领导力奖。2016 年,他还被《麻省理工科技评论》评为全球 35 位 35 岁以下创新者之一。

2. Trac D. Tran

Trac D. Tran 分别于 1993 年和 1994 年在麻省

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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