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Enregistrement W1500784394 · doi:10.1049/iet-com:20060385

Two-dimensional binary halftoned optical intensity channels

2008· article· en· W1500784394 sur OpenAlexaff
Mahmoud Mohamed, Steve Hranilovic

Notice bibliographique

RevueIET Communications · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Optical Imaging Technologies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransmitterComputer scienceChannel (broadcasting)Optical wirelessBinary numberBinary dataBandwidth (computing)Spatial correlationSpatial frequencyWirelessOpticsElectronic engineeringTelecommunicationsPhysicsMathematicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The capacity of two-dimensional (2D) optical intensity channels in which transmit images are constrained to be binary-level has been considered. Examples of such links exist in holographic storage, page-oriented memories, optical interconnects, 2D barcodes as well as multiple-input/multiple-output wireless optical links. Data are transmitted by sending a series of time-varying binary-level optical intensity images from transmitter to receiver. Neither strict spatial alignment between transmitter and receiver nor independence among the spatial channels is required. The approach combines spatial discrete multitone modulation developed for spatially frequency selective channels with halftoning to produce a binary-level output image. Data are modulated in spatial frequency domain as dictated by a water pouring spectrum over the optical transfer function as well as channel and quantisation noise. A binary-level output image is produced by exploiting the excess spatial bandwidth available at the transmitter to shape quantisation noise out of band. A general mathematical framework has been presented, in which such systems can be analysed and designed. In a pixelated wireless optical channel application, halftoning achieves 99.8% of the capacity of an equivalent unconstrained continuous amplitude channel using 1megapixel arrays.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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