Diseño de un Amplificador de Bajo Ruido de Ultra Banda Ancha para un Receptor de UWB en CMOS 0.35 μm

Presentación del Proyecto Fin de Carrera titulado "Diseño de un Amplificador de Bajo Ruido de Ultra Banda Ancha para un Receptor de UWB en CMOS 0.35 μm"

Diseño, medida y verificación de un mezclador en CMOS 0.35 um para un receptor basado en el estándar IEEE 802.11a

Proyecto y presentación del Proyecto Fin de Carrera titulado "Diseño, medida y verificación de un mezclador en CMOS 0.35 um para un receptor basado en el estándar IEEE 802.11a"

Diseño de un mezclador pasivo en CMOS 0.35 um para un receptor basado en el estándar IEE802.11a

Memoria y presentación del Proyecto Fin de Carrera titulado "Diseño de un mezclador pasivo en CMOS 0.35 um para un receptor basado en el estándar IEE802.11a"

Diseño de un amplificador operacional totalmente integrado CMOS que funcione como driver para cargas capacitivas elevadas

Presentación del Proyecto Fin de Carrera titulado "Diseño de un Amplificador Operacional totalmente integrado CMOS que funcione como driver para cargas capacitivas elevadas"

Diseño de un convertidor de corriente en tecnología CMOS 0.35

Proyecto y presentación del Proyecto Fin de Carrera titulado "Diseño de un convertidor de corriente en tecnología CMOS 0.35"

Diseño del Amplificador de Bajo Ruido y del Mezclador para un Receptor de UWB en CMOS 0.18um

Especialidad: Sistemas electrónicos

Diseño de un mezclador basado en convertidores de corriente en tecnología CMOS 0.18UM

Proyecto y presentación del Proyecto Fin de Carrera titulado "DISEÑO DE UN MEZCLADOR BASADO EN CONVERTIDORES DE CORRIENTE EN TECNOLOGÍA CMOS 0.18UM"

Diseño de un filtro integrado sintonizable en tecnología CMOS 0.35μm

Especialidad: Sistemas Electrónicos

CMOS RF front-end receivers for DVB-SH

Programa de doctorado: Ingeniería de Telecomunicación Avanzada.

On the use of simple geometric descriptors provided by RGB-D sensors for re-identification

[EN]The re-identification problem has been commonly accomplished using appearance features based on salient points and color information. In this paper, we focus on the possibilities that simple geometric features obtained from depth images captured with RGB-D cameras may offer for the task, particularly working under severe illumination conditions. The results achieved for different sets of simple geometric features extracted in a top-view setup seem to provide useful descriptors for the re-identification task, which can be integrated in an ambient intelligent environment as part of a sensor network.