!!Research output per year
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Projektdetails
Beschreibung
The JKU LIT SAL embedded Signal Processing and Machine Learning lab (eSPML Lab) is chartered to perform research at the intersection of classical model based signal processing and machine learning. Several university institutes and SAL are co-operating with the goal to jointly generate ground-breaking research results.
| Status | Abgeschlossen |
|---|---|
| Tatsächliches Beginn-/Enddatum | 01.07.2020 → 31.12.2023 |
Projektbeteiligte
- Johannes Kepler Universität Linz (Leitung)
- Silicon Austria Labs GmbH (Projektpartner*in)
Wissenschaftszweige
- 202017 Embedded Systems
- 202028 Mikroelektronik
- 102019 Machine Learning
- 202015 Elektronik
- 202037 Signalverarbeitung
- 202036 Sensorik
- 202 Elektrotechnik, Elektronik, Informationstechnik
- 202023 Integrierte Schaltkreise
- 202022 Informationstechnik
- 202030 Nachrichtentechnik
- 202041 Technische Informatik
- 202040 Übertragungstechnik
- 101019 Stochastik
- 103029 Statistische Physik
- 101018 Statistik
- 202019 Hochfrequenztechnik
- 101017 Spieltheorie
- 202018 Halbleiterelektronik
- 101016 Optimierung
- 101015 Operations Research
- 101014 Numerische Mathematik
- 101029 Mathematische Statistik
- 101028 Mathematische Modellierung
- 101026 Zeitreihenanalyse
- 202027 Mechatronik
- 101024 Wahrscheinlichkeitstheorie
- 202025 Leistungselektronik
- 202034 Regelungstechnik
- 202033 Radartechnik
- 102 Informatik
- 202029 Mikrowellentechnik
- 202038 Telekommunikation
- 202035 Robotik
- 102003 Bildverarbeitung
- 102001 Artificial Intelligence
- 102005 Computer Aided Design (CAD)
- 102032 Computational Intelligence
- 102004 Bioinformatik
- 102013 Human-Computer Interaction
- 101027 Dynamische Systeme
- 305907 Medizinische Statistik
- 101004 Biomathematik
- 305905 Medizinische Informatik
- 101031 Approximationstheorie
- 102033 Data Mining
- 305901 Computerunterstützte Diagnose und Therapie
- 106007 Biostatistik
- 102018 Künstliche Neuronale Netze
- 106005 Bioinformatik
- 202006 Computer Hardware
JKU-Schwerpunkte
- Digital Transformation
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Doppler Aliasing in OFDM Radar - A Method for Reducing the ADC Sampling Frequency without Losing Range Resolution
Lang, O., Feger, R., Hofbauer, C. & Huemer, M., Apr. 2024, in: IEEE Transactions on Vehicular Technology. 73, 4, S. 4842-4857 16 S.Publikation: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Begutachtung
Open Access -
Effects of Doppler-Division Multiplexing on OFDM Joint Sensing and Communication Systems
Lang, O., Hofbauer, C., Feger, R. & Huemer, M., 2024, in: IEEE Open Journal of Signal Processing. 5, S. 229-237 9 S.Publikation: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Begutachtung
Open Access -
Machine Learning Concepts for Physical Layer Receiver Processing in Wireless Communication Systems
Baumgartner, S., 2024, 211 S.Publikation: Abschlussarbeiten › Dissertation
Aktivitäten
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Tutorial: Machine Learning in the IoBNT: Exploiting the Potential of Nano-Scale Communication and Computing
Khanzadeh, R. (Vortragende*r), Torres Gomez, J. (Vortragende*r), Angerbauer, S. (Vortragende*r) & Haselmayr, W. (Vortragende*r)
05 Mai 2024Aktivität: Vortrag oder Präsentation › Anderer Vortrag oder Präsentation › Science-to-science
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Soft Interference Cancellation Inspired Neural Network Equalizers
Baumgartner, S. (Vortragende*r)
22 Nov. 2023Aktivität: Vortrag oder Präsentation › Posterpräsentation › Science-to-science
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Data-driven versus Classical Approaches for the Physical Layer
Huemer, M. (Vortragende*r)
22 Nov. 2023Aktivität: Vortrag oder Präsentation › Eingeladener Vortrag › Science-to-science
Auszeichnungen
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2023 Hojjat Adeli Award for Outstanding Contribution in Neural Systems
Huemer, M. (Empfänger*in), Kovács, P. (Empfänger*in), Bognar, G. (Empfänger*in) & Huber, C. (Empfänger*in), Sep. 2023
Auszeichnung: Preis, Auszeichnung oder Ehrung
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Award of Excellence
Baumgartner, S. (Empfänger*in), 10 Dez. 2025
Auszeichnung: Preis, Auszeichnung oder Ehrung
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JKU Young Researchers' Award 2025
Baumgartner, S. (Empfänger*in), 24 Juni 2025
Auszeichnung: Preis, Auszeichnung oder Ehrung