Akademisyen
GÜRKAN AYDEMİR
DOKTOR ÖĞRETİM ÜYESİ
BURSA TEKNİK ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK VE DOĞA BİLİMLERİ FAKÜLTESİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ
- Ana Dal Mühendislik Temel Alanı
- Yan Dal Elektrik-Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği
Kayıtlı çıktılara kısa bakış — ayrıntılar aşağıda.
- Makale 10
- Proje 0
- Kitap 0
- Bildiri 10
- Patent 0
- Sanatsal 0
Scopus (SJR)
Q1
4
Q2
2
Q3
2
Q4
0
WoS (JCR)
Q1
2
Q2
4
Q3
2
Q4
0
TR Index
2
makale
Alan+yıl+tür normalize OpenAlex yüzdelik — Clarivate ESI / SciVal değildir.
Üst %1 makale
0
Üst %10 makale
1
Ort. yüzdelik
68.2%
Üst %1 payı
0.0%
Üst %10 payı
11.1%
Makaleler
YÖKSİS ve OpenAlex kaynak ayrımıyla makaleler; quartile ve TR Index ile daraltabilirsiniz.
Makale listesi
- 2026 A dual-band neural codec for low-bitrate speech compression YÖKSİS SJR Q2 JCR Q2 OpenAlex 59.7%
- 2025 A novel multichannel sparse convolutional autoencoder for electrocardiogram signal compression YÖKSİS SJR Q3 JCR Q3 OpenAlex 84.8%
- 2025 Coverage Area Estimation Using a Multi-Branch 1D Convolutional Neural Network YÖKSİS TR Index OpenAlex 58.9%
- 2024 Electrocardiogram Signal Compression Using Deep Convolutional Autoencoder with Constant Error and Flexible Compression Rate YÖKSİS SJR Q1 JCR Q2 OpenAlex 88.2%
- 2024 Konuşma İşaretlerinin Derin Evrişimsel Oto Kodlayıcı ve Artık Vektör Nicemleme Tabanlı Sıkıştırılması YÖKSİS TR Index OpenAlex 41.8%
- 2026 Power curve estimation and feature importance quantification for offshore wind turbines based on XGBoost regression YÖKSİS SJR Q2 JCR Q2 OpenAlex 10.0%
- 2025 A novel multichannel sparse convolutional autoencoder for electrocardiogram signal compression YÖKSİS SJR Q3 JCR Q3 OpenAlex 84.8%
- 2024 Electrocardiogram Signal Compression Using Deep Convolutional Autoencoder with Constant Error and Flexible Compression Rate YÖKSİS SJR Q1 JCR Q2 OpenAlex 88.2%
- 2020 Anomaly monitoring improves remaining useful life estimation of industrial machinery YÖKSİS SJR Q1 JCR Q1 OpenAlex üst %10 OpenAlex 97.1%
- 2020 Image-Based Prognostics Using Deep Learning Approach YÖKSİS SJR Q1 JCR Q1