• Viện Tiến tiến về Kỹ thuật và Công Nghệ (AVITECH)

  • Xê-mi-na khoa học

    23/09/2019: GS. Karim Abed-Meraim (Univ. Orleans, France), Blind and Semi-Blind System Identification

    Blind System Identification (BSI) is a fundamental problem which is signal processing sometimes known by different names: blind deconvolution, blind equalization, blind deconvolution or blind separation of convolutive mixtures. In all these instances, the objective is an inverse problem where an observed (multi-channel) system output one seeks to identify the unknown channels and/or retrieve at best the unknown input signals of the considered system. BSI is often an ill-posed, difficult problem which is simplified in the context of communications system, by the addition of pilot sequences that are known at the receiver side. In such context, exploiting both pilot and data for the system identification is referred to as semi-blind processing. This lecture is addressed to a wide audience with general background in signal processing.

    Speaker: GS Karim Abed-Meraim, Univ. Orleans

    Time: 15:30, Monday, September 23, 2019

    Venue: G2-315, 144 Xuan Thuy, Cau Giay, Hanoi

    speaker

    Karim Abed-Meraim was born in 1967. He received the State Engineering Degree from Ecole Polytechnique, Paris, France, in 1990, the State Engineering Degree from Ecole Nationale Supérieure des Télécommunications (ENST), Paris, France, in 1992, the M.Sc. degree from Paris XI University, Orsay, France, in 1992 and the Ph.D. degree from the ENST in 1995 (in the field of Signal Processing and communications). From 1995 to 1998, he took a position as a research staff at the Electrical Engineering Department of the University of Melbourne where he worked on several research projects related to “Blind System Identification for Wireless Communications”, “Blind Source Separation”, and “Array Processing for Communications”, respectively. From 1998 to 2012 he was Assistant then Associate Professor at the Signal and Image Processing Department of Telecom-ParisTech. His research interests are statistical signal processing and include system identification, blind source separation, adaptive filtering and tracking, array processing and statistical performance analysis. In September 2012 he joined the University d’Orléans, France (PRISME Lab) as a full Professor. He has been also a visiting Scholar at the Centre of Wireless Communications (National University of Singapore) in 1999, at the EE Department of Nanyang Tech. Univ. (Singapore) in 2001, at Telecom Malaysia Research and Development centre in 2004, at the School of Engineering and Mathematics of Edith Cowan University (Perth, Australia) in 2004, at the EEE Department of the National University of Singapore in 2006, at Sharjah University (UAE) in 2008-2009, at King Abdullah University of Science and Technology (KSA) in 2013, at King Fahd University of Petroleum & Minerals (KSA) in 2015 and 2017, and at Melbourne University (2017). He is an IEEE Fellow and the author of over 450 scientific publications including book chapters, international journals and conference papers and patents.

    Cùng chuyên mục

    11/04/2024: TS. Đặng Trần Bình (Bộ môn Khoa học máy tính), Tương tác giữa thông tin chủ đề và Thông tin ngữ cảnh cho việc biểu diễn văn bản

    Trong hầu hết các ứng dụng, việc hiểu và biểu diễn văn bản luôn đóng vai trò quan trọng, đặc biệt là trong xử lý tự động. Cùng với các đặc điểm bề mặt của từ, thông tin về chủ đề rất có ý nghĩa và cần thiết để cung cấp ý nghĩa ngữ cảnh […]

    11/04/2024: PGS.TS. Hoàng Văn Xiêm (Bộ môn Kỹ thuật Robot), Tương tác Người – Robot: Thách thức và cách tiếp cận mới

    Công nghệ Robot đã và đang đóng vai trò quan trọng việc định hình sự phát triển của cuộc cách mạng công nghiệp 4.0. Cùng với trí tuệ nhân tạo – AI, công nghệ Robot mang lại nhiều cải tiến cho lĩnh vực tự động hóa nói riêng và các hoạt động phát triển kinh […]

    07/03/2024: Nguyễn Văn Phi (Viện Trí tuệ nhân tạo), Mô hình tạo sinh cho dữ liệu y tế

    Một trong những vấn đề lớn của xử lý ảnh y tế là việc thiếu hụt dữ liệu gắn nhãn do chi phí, thời gian và sự sai lệch trong nhãn của các chuyên gia. Mô hình phân tán (Diffusion models) có khả năng sinh dữ liệu một cách chân thực bằng cách mô phỏng […]