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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.
Ma, Z., Chen, C., Lin, Y., Qi, L., Li, Y., Bi, X., Sawan, M., Wang, G., & Zhao, J. (2024). An Energy-Efficient FD-fNIRS Readout Circuit Employing a Mixer-First Analog Frontend and a Σ-Δ Phase-to-Digital Converter. IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems, 18(4), 938-950. Lien externe
Li, N., Osborn, M., Wang, G., & Sawan, M. (2016). A digital multichannel neural signal processing system using compressed sensing. Digital Signal Processing: A Review Journal, 55, 64-77. Lien externe
Zeng, L., Yi, X., Shi, G., Sawan, M., & Wang, G. (2015). A high-voltage stimulation chip for wearable stroke rehabilitation systems. International Journal of Circuit Theory and Applications, 44(8), 1589-1601. Lien externe
Cao, Y., Zhu, Y., Rong, G., Lin, Z., Wang, G., Gu, Z., & Sawan, M. (2012). Efficient optical pattern detection for microcavity sensors based Lab-on-a-Chip. IEEE Sensors Journal, 12(6), 2121-2128. Lien externe
Dai, Z., Ma, Z., Lin, Y., Wu, Y., Wang, G., Sawan, M., Zhao, J., & Chen, C. (octobre 2024). Compressed Frequency-Division Multiplexing Sampling Technique for High-Density NearInfrared Brain Functional Imaging Photoelectric Array [Communication écrite]. IEEE Biomedical Circuits and Systems Conference (BioCAS 2024), Xi"an, China. Lien externe
Chen, W., Ma, Z., Chen, C., Sawan, M., Li, Y., Wang, G., & Zhao, J. (octobre 2023). An RTE-based Compact Model for Light Propagation Simulation in fNIRS Systems [Communication écrite]. Biomedical Circuits and Systems Conference (BioCAS 2023), Toronto, ON, Canada (5 pages). Lien externe
Chen, C., Ma, Z., Liu, Y., Liu, Z., Zhou, L., Wu, Y., Qi, L., Li, Y., Sawan, M., Wang, G., & Zhao, J. (septembre 2022). A Sub-0.01° Phase Resolution 6.8-mW fNIRS Readout Circuit Employing a Mixer-First Frequency-Domain Architecture [Communication écrite]. 48th European Solid State Circuits Conference (ESSCIRC 2022), Milan, Italy. Lien externe
Zgaren, M., Moradi, A., Wang, G., & Sawan, M. (octobre 2015). Low-Power, High-Data Rate 915 MHz Transceiver with Fully Passive Wake-Up Receiver for Biomedical Implants [Communication écrite]. IEEE International Conference on Ubiquitous Wireless Broadband (ICUWB 2015), Montréal, Québec. Lien externe
