Insights Into IoT Data and an Innovative DWT-Based Technique to Denoise Sensor Signals (2018)
- Authors:
- USP affiliated authors: CUGNASCA, CARLOS EDUARDO - EP ; AMAZONAS, JOSÉ ROBERTO DE ALMEIDA - EP
- Unidade: EP
- DOI: 10.1109/JSEN.2017.2767383
- Assunto: INTERNET DAS COISAS
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: IEEE Sensors Journal
- ISSN: 1558-1748
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 18, n. 1, p. 237-247, 2018
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
FARIA, Maria Luísa Lopes de e CUGNASCA, Carlos Eduardo e AMAZONAS, José Roberto de Almeida. Insights Into IoT Data and an Innovative DWT-Based Technique to Denoise Sensor Signals. IEEE Sensors Journal, v. 18, n. 1, p. 237-247, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/JSEN.2017.2767383. Acesso em: 16 abr. 2024. -
APA
Faria, M. L. L. de, Cugnasca, C. E., & Amazonas, J. R. de A. (2018). Insights Into IoT Data and an Innovative DWT-Based Technique to Denoise Sensor Signals. IEEE Sensors Journal, 18( 1), 237-247. doi:10.1109/JSEN.2017.2767383 -
NLM
Faria MLL de, Cugnasca CE, Amazonas JR de A. Insights Into IoT Data and an Innovative DWT-Based Technique to Denoise Sensor Signals [Internet]. IEEE Sensors Journal. 2018 ; 18( 1): 237-247.[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1109/JSEN.2017.2767383 -
Vancouver
Faria MLL de, Cugnasca CE, Amazonas JR de A. Insights Into IoT Data and an Innovative DWT-Based Technique to Denoise Sensor Signals [Internet]. IEEE Sensors Journal. 2018 ; 18( 1): 237-247.[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1109/JSEN.2017.2767383 - Proposal of an adaptive m-learning architecture to characteristics of mobile devices, to the learning styles, to the performance and knowledge of the student
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Informações sobre o DOI: 10.1109/JSEN.2017.2767383 (Fonte: oaDOI API)
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