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Uav Detection and Classification Using Radar, Radio Frequency and Machine Learning Techniques

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자료유형학위논문
서명/저자사항Uav Detection and Classification Using Radar, Radio Frequency and Machine Learning Techniques.
개인저자Ezuma, Martins Chidozie.
단체저자명North Carolina State University.
발행사항[S.l.]: North Carolina State University., 2022.
발행사항Ann Arbor: ProQuest Dissertations & Theses, 2022.
형태사항166 p.
기본자료 저록Dissertations Abstracts International 84-02B.
Dissertation Abstract International
ISBN9798841533221
학위논문주기Thesis (Ph.D.)--North Carolina State University, 2022.
일반주기 Source: Dissertations Abstracts International, Volume: 84-02, Section: B.
Advisor: Shahzad, Muhammad;Adams, Jacob;Dai, Huaiyu;Guvenc, Ismail.
이용제한사항This item must not be sold to any third party vendors.
일반주제명Wavelet transforms.
Discriminant analysis.
Christianity.
Calibration.
Sensors.
Computer engineering.
Unmanned aerial vehicles.
Drones.
False alarms.
Algorithms.
Probability distribution.
Aerospace engineering.
Computer science.
Engineering.
Mathematics.
Religion.
Robotics.
Statistics.
Transportation.
언어영어
바로가기URL : 이 자료의 원문은 한국교육학술정보원에서 제공합니다.

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