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A New COVID-19 Detection Method Based on CSK/QAM Visible Light Communication and Machine Learning.
Soto, Ismael; Zamorano-Illanes, Raul; Becerra, Raimundo; Palacios Játiva, Pablo; Azurdia-Meza, Cesar A; Alavia, Wilson; García, Verónica; Ijaz, Muhammad; Zabala-Blanco, David.
Afiliación
  • Soto I; CIMTT, Department of Electrical Engineering, Universidad de Santiago de Chile, Santiago 9170124, Chile.
  • Zamorano-Illanes R; CIMTT, Department of Electrical Engineering, Universidad de Santiago de Chile, Santiago 9170124, Chile.
  • Becerra R; Department of Electrical Engineering, Universidad de Chile, Santiago 8370451, Chile.
  • Palacios Játiva P; Department of Electrical Engineering, Universidad de Chile, Santiago 8370451, Chile.
  • Azurdia-Meza CA; Escuela de Informática y Telecomunicaciones, Universidad Diego Portales, Santiago 8370190, Chile.
  • Alavia W; Department of Electrical Engineering, Universidad de Chile, Santiago 8370451, Chile.
  • García V; CIMTT, Department of Electrical Engineering, Universidad de Santiago de Chile, Santiago 9170124, Chile.
  • Ijaz M; Departamento en Ciencia y Tecnología de los Alimentos, de la Universidad de Santiago de Chile, Santiago 9170124, Chile.
  • Zabala-Blanco D; Manchester Metropolitan University, Manchester M1 5GD, UK.
Sensors (Basel) ; 23(3)2023 Jan 30.
Article en En | MEDLINE | ID: mdl-36772574
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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: COVID-19 Tipo de estudio: Diagnostic_studies / Prognostic_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: Sensors (Basel) Año: 2023 Tipo del documento: Article País de afiliación: Chile Pais de publicación: Suiza
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