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Enregistrement W1561487857 · doi:10.4271/2004-01-0517

Digital Knock Signal Conditioning using Fast ADC and DSP

2004· article· en· W1561487857 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital Filter Design and Implementation
Établissements canadiensInfineon Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigital signal processingComputer scienceDigital signalSignal conditioningElectronic engineeringComputer hardwareEngineeringPhysicsPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div class="htmlview paragraph">The increasing legal requirements for safety, emission reduction, fuel economy and onboard diagnosis systems is pushing the market for more innovative solutions with rapidly increasing complexity. Hence, the embedded systems that will have to control the automobiles have been developed at such an extent that they are now equivalent in scale and complexity to the most sophisticated avionics systems. The former analogue filter design is now replaced by digital signal processing. This paper will demonstrate the key elements to provide a powerful, scalable and configurable solution that offers a migration route to evolve and even revolutionize automotive electronics.</div> <div class="htmlview paragraph">To illustrate this migration toward digital processing the knock function has been developed. A simple RC filter is used as external anti-aliasing. To get the maximum flexibility the signal is very early converted and processed digitally. The micro-controller has been developed using a three-layered solution. The lowest layer “peripheral layer” is having a programmable differential amplifier, a very fast A/D converter which can sample the signal up to 3,5 Mega-sample per second, this layer use a decimation filter to compress the flow of information. The second layer is the “transport layer”, it allows moving and preprocessing the data to reduce the load of the main processor. The highest layer is the “application layer”, it runs the very sophisticate DSP algorithm in real time to measure the energy of the knock phenomena and to decide the appropriate correction. A very effective interrupt engine supports this architecture for high real time performance. The high data throughput has been enhanced by the optimization of this three-layer architecture. This implementation is providing an improved Knock Detection functionality and enhances the flexibility across a large platform of engines and vehicles.</div>

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,942
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,242 · 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