論文の概要: Utilizing Machine Learning for Signal Classification and Noise Reduction
in Amateur Radio
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17771v1
- Date: Thu, 15 Feb 2024 18:49:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-03 19:07:54.624427
- Title: Utilizing Machine Learning for Signal Classification and Noise Reduction
in Amateur Radio
- Title（参考訳）: アマチュア無線の信号分類とノイズ低減のための機械学習
- Authors: Jimi Sanchez
- Abstract要約: アマチュア無線の分野では、信号の効果的な分類とノイズの緩和が信頼性の高い通信を確保する上で重要な役割を担っている。
従来の信号分類とノイズ低減の手法は、しばしば手動の介入と事前定義されたしきい値に依存する。
アマチュア無線における信号分類と雑音低減のための機械学習手法の適用について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the realm of amateur radio, the effective classification of signals and
the mitigation of noise play crucial roles in ensuring reliable communication.
Traditional methods for signal classification and noise reduction often rely on
manual intervention and predefined thresholds, which can be labor-intensive and
less adaptable to dynamic radio environments. In this paper, we explore the
application of machine learning techniques for signal classification and noise
reduction in amateur radio operations. We investigate the feasibility and
effectiveness of employing supervised and unsupervised learning algorithms to
automatically differentiate between desired signals and unwanted interference,
as well as to reduce the impact of noise on received transmissions.
Experimental results demonstrate the potential of machine learning approaches
to enhance the efficiency and robustness of amateur radio communication
systems, paving the way for more intelligent and adaptive radio solutions in
the amateur radio community.
- Abstract（参考訳）: アマチュア無線の分野では、信号の効果的な分類とノイズの緩和が信頼できる通信を確保する上で重要な役割を担っている。
従来の信号分類とノイズ低減の手法は、しばしば手動による介入と事前定義された閾値に依存しており、労働集約的であり、動的無線環境に適応できない。
本稿では,アマチュア無線における信号分類と雑音低減のための機械学習手法の適用について検討する。
本研究では,教師付き学習アルゴリズムと教師なし学習アルゴリズムを用いて,所望の信号と望ましくない干渉を自動的に区別し,受信した伝送に対するノイズの影響を低減し,その実現可能性と有効性について検討する。
実験結果は、アマチュア無線システムの効率と堅牢性を高めるための機械学習手法の可能性を示し、アマチュア無線コミュニティにおけるよりインテリジェントで適応的な無線ソリューションへの道を開いた。
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