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| Titre : | La Dètection basèe sur SVM dans les communications optiques |
| Auteurs : | GARADI Ahmed, Directeur de thèse ; TOUATI Ikram, Auteur ; benziadi khouloud, Autre |
| Type de document : | texte imprimé |
| Editeur : | univ DR taher moulay saida, 2022-2023 |
| Format : | 54p / ill / 29 cm |
| Langues: | Français |
| Catégories : | |
| Résumé : |
Pour améliorer la qualité et la fiabilité des transmissions optiques, l'utilisation de la
classification et de la détection des codes optiques est essentielle. Ces techniques permettent d'identifier et de corriger les erreurs de transmission, ce qui améliore considérablement la qualité des signaux optiques transmis. Nous utilisons l'algorithme de machine learning SVM (Support Vector Machine) pour cela. Dans ce travail, nous présentons tout d'abord les généralités sur la transmission optique. Ensuite, nous nous concentrons sur les techniques d'accès multiple, en mettant l'accent sur l'OCDMA (Optical Code Division Multiple Access), les techniques de codage et de décodage, ainsi que les bruits présents dans la transmission optique. Après cela, nous nous sommes penchés sur l'apprentissage automatique, en particulier sur l'algorithme SVM (Support Vector Machine), qui est une technique courante d'apprentissage supervisé. Enfin, nous présentons la classification des codes optiques en utilisant l'apprentissage automatique avec l'algorithme de Support Vector Machine (SVM). Nous détaillons les différentes étapes de traitement des données optiques lors de l'utilisation de cet algorithme. |
| Note de contenu : |
Chapitre I : Généralités sur la transmission optique
Chapitre II: Machine Learning SVM Chapitre III : Classification des codes optique par l'apprentissage automatique SVM |
Exemplaires (1)
| Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
|---|---|---|---|---|---|
| TECT02556 | T.EN.MS00638 | Périodique | Salle des Thèses | Electronique | Exclu du prêt |
Documents numériques (1)
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