Modelización de pérdidas del canal del sistema de comunicaciones WiFi con métodos tradicionales y Machine Learning

Modelización de pérdidas del canal del sistema de comunicaciones WiFi con métodos tradicionales y Machine Learning

Hoy en día la sociedad depende enormemente de la conectividad a Internet, especialmente en casa, en colegios y en las empresas, en definitiva, el WiFi la tecnología más utilizada. El análisis está enfocado en estimar el esfuerzo de la señal en un sistema de comunicación inalámbrica WiFi que utiliza...

Shranjeno v:

Bibliografske podrobnosti
Glavni avtor:	Cayo Reinoso, Brayan Sebastian (author)
Format:	bachelorThesis
Izdano:	2025
Teme:	WIFI PÉRDIDAS MACHINE LEARNING COMUNICACIÓN
Online dostop:	https://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/50433
Oznake:	Označite Brez oznak, prvi označite!

Podobne knjige/članki

Modelización de pérdidas del canal del sistema de comunicaciones LTE con métodos tradicionales y Machine Learning
od: Tibán Molina, Ian Mateo
Izdano: (2024)

Modelización de pérdidas del canal del sistema de comunicaciones LTE con métodos tradicionales y Machine Learning
od: Tibán Molina, Ian Mateo
Izdano: (2024)

Modelización de pérdidas del canal del sistema de comunicaciones Sigfox con métodos tradicionales y Machine Learning
od: Andrade Solorzano, Hugo David
Izdano: (2024)

Modelización de pérdidas del canal del sistema de comunicaciones Sigfox con métodos tradicionales y Machine Learning
od: Andrade Solorzano, Hugo David
Izdano: (2024)

Las Redes WiFi en Sitios de Mayor Concurrencia de Usuarios en la Ciudad de Esmeraldas
od: Herrera Izquierdo, Luis Alberto
Izdano: (2015)

Propuesta de diseño de una red de datos móviles con la solución WiFi Offload complementaria a las redes UMTS y LTE, que permita brindar servicio de internet a usuarios móviles a través de un acceso WiFi.
od: Ferigra Orellana, Christian Xavier
Izdano: (2017)

Diseño e implementación de un entrenador de Microcontroladores para comunicación WI-FI
od: Yagos Vilema, Cristhian Mauricio
Izdano: (2015)

Análisis del desempeño de la tecnología WiFi en concordancia con el estándar IEEE 802.11ac en escenarios interferidos y no interferidos para ambientes interiores
od: Chango Vaca, Luis Xavier
Izdano: (2022)

Desarrollo de un modelo de Machine Learning para la predicción de pérdida de clientes con tarjeta de crédito de instituciones financieras.
od: Murillo Castro, Andrés Jesús
Izdano: (2023)

Análisis comparativo de las tecnologías wi-fi y wimax; Aplicaciones y servicios
od: Briones Estébanez, Arellys Eloísa
Izdano: (2006)

Artificial Intelligence: Machine Learning for Early Detection of Pests and Diseases in Basic Crops, Nicaragua
od: Urbina Cienfuegos, Saira María
Izdano: (2025)

Aplicación de hacking ético para la determinación de vulnerabilidades de acceso a redes inalámbricas WiFi.
od: Pazmiño Caluña, Andrés Alejandro
Izdano: (2011)

Plan de negocios para una empresa de servicio de interconexión a internet para dispositivos móviles con tecnología wi-fi
od: Aillon Pico, Jaime
Izdano: (2005)

Systematic review and meta-analysis of explainable machine learning models for clinical depression detection
od: Trelles Urgiles, Francisco Ariosto
Izdano: (2025)

Estudio de factibilidad de una red híbrida Wi-Fi-BPL
od: Cárdenas Armijos l, Bruno Israel
Izdano: (2011)

Estudio para la optimización del uso de una red wi-fi en un campus universitario
od: ESPOL. FIEC
Izdano: (2018)

Estudio para la optimización del uso de una red wi-fi en un campus universitario
od: ESPOL. FIEC
Izdano: (2018)

Evaluación petrofísica utilizando machine learning aplicado al campo X del oriente ecuatoriano.
od: Bautista Ortiz, Mayerly Noemi
Izdano: (2024)

Machine Learning (ML) algorithms: Prediction of COVID-19 cases in Bolivia
od: Ruiz Otondo, Juan
Izdano: (2021)

Análisis comparativo de la tecnología WiFi y LiFi para la selección adecuada en la Facultad de Ciencias Administrativas, Gestión Empresarial e Informática de la Universidad Estatal de Bolívar, año 2016 – 2017
od: Núñez Meléndez, Olga Mariel
Izdano: (2017)

Despliegue dinámico de drones en situaciones críticas utilizando Machine Learning
od: Arroyo Barrera, Carlos Fernando
Izdano: (2025)

Diseño e implementación de un sistema de detección de intrusiones para redes Wifi usando herramientas de big data y machine learning
od: Naula López, Edgar Rodrigo
Izdano: (2021)

Detección temprana de minador, mosca blanca y fusarium en el tomate riñón, aplicando técnicas de visión artificial y machine learning
od: Jácome García, Jaime Fernando
Izdano: (2022)

Aplicación de técnicas de word embedding para detectar emociones en texto en idioma español usando algoritmos de machine learning y deep learning.
od: González Mora, Mayerli Anahi
Izdano: (2025)

Estudio relacionado con nuevas tecnologías de machine Learning para determinar cuadros clínicos.
od: Macias Vera, Gilda Gisella
Izdano: (2023)

Empresas comerciales zombis ecuatorianas: Una clasificación mediante Machine Learning
od: Ugando Peñate, Mikel
Izdano: (2024)

Evaluación de susceptibilidad por fenómenos de remoción en masa mediante machine learning. Caso de estudio: vía Papallacta-Baeza.
od: Gallardo Chávez, Oswaldo Andrés
Izdano: (2022)

Integración de diferentes sistemas para domótica usando wi-fi controlado por dispositivos móviles Android y asistente virtual para una persona en condición de paraplejia
od: Solano Arciniegas, Edwin Arbey
Izdano: (2025)

Machine Learning para la extracción de información biomédica en el laboratorio clínico
od: Álvarez Bonilla, Iván Mauricio
Izdano: (2019)

“Uso de técnicas de Machine Learning para la detección de fallas en el módulo IGBT de los aerogeneradores del Parque Eólico Villonaco”.
od: Caraguay Quinde, Pablo José
Izdano: (2024)

SISTEMA DE RECONOCIMEINTO FACIAL DE GÈNEROS APLICANDO TÈCNICAS MACHINE LEARNING EN ESTABLECIMIENTOS COMERCIALES
od: Briones Gárate, Eduardo Arturo.
Izdano: (2020)

Zero-day attacks detection using machine learning techniques
od: Armijos Inga, Arianna Belen
Izdano: (2023)

Análisis comparativo de tráfico entre la red WiFi y la red IOT-WiFi en el campus sur de la Universidad Politécnica Salesiana (UPS).
od: Hidalgo Proaño, Eduardo Andrés
Izdano: (2019)

Diseño de un modelo predictivo basado en técnicas de Machine Learning que permita determinar la temperatura usando los datos de una mini estación meteorológica en la ciudad de Guayaquil.
od: Egas Arizala, Kevin Oswaldo
Izdano: (2020)

Diseño, implementación y comparación del rendimiento de algoritmos de predicción de espectro, utilizando métodos estadísticos y de machine learning
od: Morales Aguilar., María Carolina
Izdano: (2021)

Análisis del consumo de la energía eléctrica en la ciudadela La Rioja Etapa Almería con uso de Machine Learning
od: Torres Gómez Alfredo Gerardo
Izdano: (2022)

Fortalecimiento Cibernético: Análisis Integral de la Seguridad en Redes Wi-Fi Públicas en Loja y Estrategias Innovadoras de Mejora.
od: Peña Cueva, Andy René
Izdano: (2024)

Análisis del desempeño de una red con tecnología WI-FI para largas distancias en la región costa del Ecuador
od: Cano Dávila, Isabel Estefanía
Izdano: (2012)

Improving ad hoc network performance in disaster scenarios with machine learning
od: Suárez Zambrano, Wilman Roberto
Izdano: (2025)

Minería de patrones de Actividad a partir de logs generados por access point de una red wi-fi.
od: Quezada Silverio, Diego Alexander
Izdano: (2022)