<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Sub-Nyquist |</title><link>https://cnardin.github.io/de/tags/sub-nyquist/</link><atom:link href="https://cnardin.github.io/de/tags/sub-nyquist/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><description>Sub-Nyquist</description><generator>HugoBlox Kit (https://hugoblox.com)</generator><language>de-de</language><lastBuildDate>Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><image><url>https://cnardin.github.io/media/icon_hu_2d2b1e39e19355d7.png</url><title>Sub-Nyquist</title><link>https://cnardin.github.io/de/tags/sub-nyquist/</link></image><item><title>Bay-Fi</title><link>https://cnardin.github.io/de/projects/bayfi/</link><pubDate>Mon, 27 Oct 2025 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://cnardin.github.io/de/projects/bayfi/</guid><description>&lt;p&gt;Dies ist die Projektseite von &lt;strong&gt;Bay-Fi&lt;/strong&gt;, kurz für &lt;strong&gt;Bayesian Frequency Identification&lt;/strong&gt;. Die Studie stellt eine neue, allgemeine Methode vor, mit der sich die modale Hauptfrequenz direkt identifizieren lässt, ohne das Signal zu rekonstruieren und ohne vorherige Abstimmung. Der Ansatz nutzt ein bayessches Framework, um einen Kurvenanpassungsalgorithmus zu optimieren, der auf stark unterabgetastete und zufällig erfasste Schwingungssignale angewendet wird.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Die Methode eignet sich besonders für &lt;strong&gt;Sub-Nyquist-Abtastung&lt;/strong&gt;, bei der herkömmliche Signalverarbeitungsverfahren wegen Aliasing und unzureichender Abtastraten versagen. Dank bayesscher Inferenz liefert Bay-Fi robuste und genaue Frequenzschätzungen selbst aus stark komprimierten Messungen.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Hier finden Sie weitere Informationen zum Projekt und zu den laufenden Forschungsarbeiten:&lt;/p&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;
&lt;div class="hb-cards mt-4 grid gap-4 not-prose" style="--hb-cols: 1;"&gt;
&lt;a
class="hb-card group"href="https://cnardin.github.io/de/projects/bayfi/project-infos/" &gt;
&lt;span class="hb-card-title p-4"&gt;
&lt;svg style="height: 1em; width: 1em;" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 24 24"&gt;&lt;path fill="none" stroke="currentColor" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round" stroke-width="1.5" d="M15.75 17.25v3.375c0 .621-.504 1.125-1.125 1.125h-9.75a1.125 1.125 0 0 1-1.125-1.125V7.875c0-.621.504-1.125 1.125-1.125H6.75a9.06 9.06 0 0 1 1.5.124m7.5 10.376h3.375c.621 0 1.125-.504 1.125-1.125V11.25c0-4.46-3.243-8.161-7.5-8.876a9.06 9.06 0 0 0-1.5-.124H9.375c-.621 0-1.125.504-1.125 1.125v3.5m7.5 10.375H9.375a1.125 1.125 0 0 1-1.125-1.125v-9.25m12 6.625v-1.875a3.375 3.375 0 0 0-3.375-3.375h-1.5a1.125 1.125 0 0 1-1.125-1.125v-1.5a3.375 3.375 0 0 0-3.375-3.375H9.75"/&gt;&lt;/svg&gt;Projektinfos &amp;amp; Neuigkeiten&lt;/span&gt;&lt;/a&gt;
&lt;/div&gt;
&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;
&lt;div class="hb-cards mt-4 grid gap-4 not-prose" style="--hb-cols: 1;"&gt;
&lt;a
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&lt;span class="hb-card-title p-4"&gt;
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&lt;/div&gt;
&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;
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&lt;svg style="height: 1em; width: 1em;" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 24 24"&gt;&lt;path fill="none" stroke="currentColor" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round" stroke-width="1.5" d="M17.25 6.75L22.5 12l-5.25 5.25m-10.5 0L1.5 12l5.25-5.25m7.5-3l-4.5 16.5"/&gt;&lt;/svg&gt;Code-Repository&lt;/span&gt;&lt;/a&gt;
&lt;/div&gt;
&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;</description></item><item><title>Bay-Fi: Approximate Bayesian main Frequency Identification for extremely undersampled signals</title><link>https://cnardin.github.io/de/publication/articles/2026-mssp-bayfi/</link><pubDate>Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://cnardin.github.io/de/publication/articles/2026-mssp-bayfi/</guid><description>
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&lt;/span&gt;
&lt;div class="callout-content dark:text-neutral-300"&gt;
&lt;div class="callout-title font-semibold mb-1"&gt;Tipp&lt;/div&gt;
&lt;div class="callout-body"&gt;&lt;p&gt;Click the &lt;em&gt;Cite&lt;/em&gt; button above to copy &lt;em&gt;.bib&lt;/em&gt; publication metadata into your notes.&lt;/p&gt;&lt;/div&gt;
&lt;/div&gt;
&lt;/div&gt;</description></item><item><title>Bayesian Approach for Main Frequency Identification on Extremely Under-Sampled Signals</title><link>https://cnardin.github.io/de/publication/conferences/2025-evaces-bayfi/</link><pubDate>Wed, 02 Jul 2025 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://cnardin.github.io/de/publication/conferences/2025-evaces-bayfi/</guid><description>
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&lt;div class="callout-title font-semibold mb-1"&gt;Tipp&lt;/div&gt;
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