Mandeep Kaur

Con l'aumento delle applicazioni delle comunicazioni wireless, tra cui LAN wireless e TV via cavo wireless, aumentata la richiesta di una trasmissione digitale affidabile.Le antenne sono una parte essenziale del sistema di comunicazione wireless e la loro progettazione influisce sulle prestazioni del collegamento. Un'antenna viene utilizzata per trasformare un segnale RF che viaggia su un conduttore in onde elettromagnetiche nello spazio libero. In questo libro sono stati studiati diversi tipi di array di antenne lineari, come gli array broadside, binomiali e Dolph-Tchebysheff. Calcolare il diagramma di radiazione e tracciarlo per visualizzarlo uno dei compiti dell'analisi delle antenne con l'aiuto di MATLAB. Gli array di antenne rettangolari vengono studiati e sintetizzati con l'aiuto di diversi comandi disponibili sotto forma di strumenti DSP. Sono stati studiati gli array rettangolari e il loro fattore di array, sulla base dei quali stata effettuata l'analisi di un particolare array con le equazioni. L'ottimizzazione della direttivit degli array rettangolari stata effettuata individuando le posizioni relative dei singoli radiatori.

This thesis explores the use of Local Binary Patterns (LBP) and Convolutional Neural Networks (CNN) for detecting image tampering, an increasingly prevalent issue in today's digital landscape. Through a comparative analysis of four LBP variants using the CASIA-2.0 dataset, it combines LBP's texture descriptors with CNN to enhance accuracy and robustness. The methodology involves generating local texture descriptors with LBP and feeding them into a CNN architecture trained to classify images as tampered or authentic. Despite challenges like computational complexity, the research aims to contribute to a reliable tamper detection system applicable in various real-world scenarios. Notably, Uniform LBP demonstrates superior performance in both training/testing time, achieving accuracy and F1-score exceeding 97% in image tamper detection, validating the effectiveness of the approach.