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Nuage de motsUn nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur {}. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
He, Y.-C., Haccoun, D., & Cardinal, C. (2009). Error performances of multi shift-register convolutional self-doubly-orthogonal codes. IEEE Communications Letters, 13(9), 685-687. Lien externe
He, Y.-C., Haccoun, D., & Cardinal, C. (2006). Parallel processing for fast iterative decoding of orthogonal convolutional codes. IEEE Communications Letters, 10(9), 664-666. Lien externe
He, Y.-C., Haccoun, D., & Cardinal, C. (avril 2009). Comparison of low complexity fast iterative decoding techniques for convolutional self-doubly-orthogonal codes [Communication écrite]. 69th IEEE Vehicular Technology Conference (VTC 2009), Barcelona, Spain. Lien externe
He, Y.-C., Cardinal, C., & Haccoun, D. (mai 2008). A class of low-density parity-check convolutional codes based on difference families [Communication écrite]. IEEE International Conference on Communications (ICC 2008), Beijing, China. Lien externe
He, Y.-C., Cardinal, C., & Haccoun, D. (septembre 2008). Comparison of decoding complexities for LDPC and convolutional self-doubly-orthogonal codes [Communication écrite]. 19th IEEE International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications (PIRMC 2008). Lien externe
Cardinal, C., He, Y.-C., & Haccoun, D. (mai 2008). A new approach for the construction of powerful LDPC convolutional codes [Communication écrite]. 67th IEEE Vehicular Technology Conference (VTC 2008-Spring), Marina Bay, Singapore. Lien externe
He, Y.-C., Haccoun, D., & Cardinal, C. (avril 2007). Performance comparison of iterative BP and threshold decoding for convolutional self-doubly-orthogonal codes [Communication écrite]. 65th IEEE Vehicular Technology Conference (VTC 2007), Dublin, Ireland. Lien externe
He, Y.-C., Haccoun, D., & Cardinal, C. (mai 2006). A parallel processing approach for fast iterative decoding of orthogonal convolutional codes [Communication écrite]. 63rd IEEE Vehicular Technology Conference (VTC 2006-Spring), Melbourne, Vic., Australia. Lien externe
Cardinal, C., Haccoun, D., & He, Y.-C. (mai 2006). Reduced-complexity convolutional self-doubly orthogonal codes for efficient iterative decoding [Communication écrite]. 63rd IEEE Vehicular Technology Conference (VTC 2006-Spring), Melbourne, Vic., Australia. Lien externe
Haccoun, D., He, Y.-C., & Cardinal, C. (juin 2004). Forward-only iterative decoding of convolutional self-orthogonal codes [Communication écrite]. IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT 2004), Chicago, IL, United States. Non disponible
