331 artículos
Este artículo presenta DUFWI, un método de inversión de onda completa desplegado en profundidad que combina principios físicos con aprendizaje automático para lograr una reconstrucción en tiempo real de la velocidad del sonido con alta precisión, permitiendo así una detección fiable del edema en imágenes de ultrasonido.
Esta carta deriva la respuesta de frecuencia compleja completa del estimador de fasores basado en la transformada discreta de Fourier (DFT) con ventana, demostrando cómo la ventana introduce atenuación y desplazamiento de fase en las componentes de oscilación, y propone un método de recuperación para restaurar la amplitud y fase reales a partir de los datos de las unidades de medición de fasores (PMU).
Este artículo propone una aproximación sostenible para las ondas de señal de la 6G que integra ortogonalidad y no ortogonalidad, identificando al formato SC-NOFS(2D) como la solución más versátil para satisfacer los futuros requisitos de alta velocidad, baja latencia y movilidad.
Este artículo propone un método de adaptación de acento sin parámetros para modelos de fundamentación de voz que identifica y controla la variación de acento como un subespacio interpretable en las activaciones ocultas, logrando reducir consistentemente la tasa de error de palabras al inyectar direcciones de desplazamiento en una banda estrecha de capas intermedias durante la inferencia.
El artículo presenta ImKWS, un método de adaptación en tiempo de prueba para la detección de palabras clave que resuelve el desequilibrio de clases entre palabras raras y ruido de fondo mediante una estrategia de entropía dividida en ramas de recompensa y penalización junto con consistencia en transformaciones de audio.
Este artículo revisa el estado del arte de las superficies inteligentes apiladas (SIM), que permiten la computación en el dominio de las ondas para mejorar la eficiencia energética y la latencia en redes de próxima generación, al tiempo que identifica los desafíos actuales y explora futuras direcciones para establecerlas como un nuevo paradigma de procesamiento de señales.
Este artículo analiza la mal condicionamiento de la dispersión inversa electromagnética basada en información de estado del canal (CSI) en sistemas ISAC, demostrando que restringir la región de interés alrededor del dispersor real reduce el número de condición y mejora la reconstrucción de materiales mediante un marco de programación cuadrática validado por simulaciones.
Este estudio presenta un método post-hoc y sin entrenamiento que utiliza el direccionamiento de activaciones durante la inferencia para neutralizar el acento en modelos de texto a voz de cero disparos, preservando al mismo tiempo la timbre original del hablante.
Este artículo propone un marco de estimación de canal consciente de la condición para sistemas MIMO asistidos por superficies inteligentes reconfigurables en la banda media superior, que transforma un problema mal condicionado en subproblemas bien condicionados mediante agrupación de columnas y diseño de fases por tramos, logrando un rendimiento robusto sin depender de suposiciones de dispersión.
Este artículo propone una estrategia de asignación óptima de potencia basada en aprendizaje por refuerzo para maximizar el rendimiento de seguridad a largo plazo en redes de relés de recolección de energía submarinas con transmisión híbrida óptico-acústica, demostrando su superioridad frente a algoritmos greedy y naive en entornos con turbulencia, obstáculos y escuchas no autorizadas.
Este artículo propone un marco unificado de localización asistida por recuperación que combina el mapeo de canales para la búsqueda eficiente de puntos de referencia y una red de atención gráfica para modelar correlaciones espaciales, logrando así una estimación de posición más precisa y escalable que los métodos existentes basados en huellas dactilares de CSI.
Este trabajo presenta MAD, un nuevo conjunto de datos multimodal y multivista con anotaciones jerárquicas que sincroniza señales fisiológicas (como EEG y ECG) con videos faciales RGB-D de 18 participantes para modelar la dinámica emocional desde perspectivas neural, fisiológica y conductual, validando su utilidad mediante experimentos de reconocimiento de emociones y análisis de mecanismos afectivos.
Este trabajo presenta un nuevo conjunto de datos de BCG-ECG basado en almohadas y propone un marco de detección de picos J mediante predicción de conjuntos que, al modelar los picos como eventos temporales discretos, supera a los métodos de segmentación tradicionales en rendimiento, eficiencia y simplicidad para el monitoreo de la frecuencia cardíaca durante el sueño.
Este estudio presenta un análisis transversal de la clasificación del habla de niños autistas y no autistas en finlandés, francés y eslovaco, revelando que, aunque existen marcadores acústicos compartidos, el rendimiento de los modelos varía significativamente entre idiomas y requiere enfoques adaptados a cada lengua.
Este estudio analiza un corpus multilingüe de habla infantil en finés, francés y eslovaco para demostrar que las diferencias prosódicas en el autismo incluyen marcadores acústicos más allá del tono, como la variabilidad de intensidad y la calidad vocal, lo que sugiere un perfil prosódico distintivo y complejo en lugar de una mera deficiencia.
Este artículo presenta un sistema robusto y de código abierto que combina diarización neuronal y reconocimiento de voz adaptado para extraer condiciones médicas de diálogos clínicos en hinglish con solapamiento de habla, logrando el primer lugar en el desafío DISPLACE-M.
Este artículo presenta un marco unificado de regresión basado en el formalismo lagrangiano que, al utilizar la Transformada Discreta del Coseno (DCT) como restricción, deriva un modelo novedoso que ofrece ventajas computacionales y mejores propiedades de convergencia en comparación con los métodos polinómicos tradicionales.
Este artículo propone un marco unificado de formas de onda multicarrier para las redes 6G, que caracteriza y compara principios de diseño, rendimiento y aplicaciones de diversas modulaciones (como OFDM, AFDM y OTFS) para guiar su selección ante condiciones de canal heterogéneas.
Este artículo propone un sistema DFRC asistido por una superficie inteligente reconfigurable híbrida (HRIS) que optimiza conjuntamente los vectores de formación de haces de la estación base y la configuración de la HRIS mediante un enfoque de optimización alterna para maximizar la relación señal-interferencia-ruido (SINR) del radar mientras garantiza los requisitos de comunicación.
Este artículo propone un método eficiente para estimar gráficos de interferencia en redes de sensores inalámbricos mediante la integración de la medición de potencia con la inundación concurrente, permitiendo realizar ambas tareas simultáneamente en dispositivos comerciales sin sacrificar el rendimiento de la transmisión de datos.