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Enregistrement W1603647964 · doi:10.1109/iscas.2006.1693395

Analysis of Error Control Code Use in Utra-Low-Power Wireless Sensor Networks

2006· article· en· W1603647964 sur OpenAlex
Nima Sadeghi, K. Iniewski, Spiri Diamantis Howard, Vincent Gaudet, S. Kasnavi, C. Schiegel

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

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnalog and Mixed-Signal Circuit Design
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceWireless sensor networkError detection and correctionWirelessEfficient energy useCoding (social sciences)Coding gainDecoding methodsPower controlElectronic engineeringEmbedded systemPower (physics)Computer networkElectrical engineeringEngineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High-speed wireless sensor networks are currently being considered for a variety of communication application such as environmental, medical, industrial or security scenarios. For increased transmission rates given the limited embedded battery lifetime, ultra-low-power circuitry is needed in the sensor and processors. Much research is being undertaken in these different areas at the device, circuit, system and network levels Although using error control coding (ECC) potentially reduce the required transmit power for reliable communication, higher decoder complexity increases the required processing energy. The above tradeoff is explored in this paper to find when use of ECC results in more power-efficient systems. Several recently implemented decoders are analyzed, comparing both analog and digital implementations. The four most energy efficient decoders are analog decoders. The best analog decoder becomes energy-efficient at about 1/4 the distance of the best digital implementation.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,571
Score d'incertitude au seuil0,613

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,194 · 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

En bref

Citations21
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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