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Enregistrement W1957952408 · doi:10.1109/iscas.2003.1205528

A technique for DC-offset removal and carrier phase error compensation in integrated wireless receivers

2003· article· en· W1957952408 sur OpenAlexafffund
Song Shang, Shahriar Mirabbasi, R. Saleh

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRadio Frequency Integrated Circuit Design
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Toronto
Mots-clésBasebandElectronic engineeringQuadrature amplitude modulationQAMComputer scienceCarrier recoveryFrequency offsetDC biasPhase noiseDirect-conversion receiverCMOSOffset (computer science)Carrier frequency offsetWirelessModulation (music)Electrical engineeringBit error rateEngineeringDemodulationOrthogonal frequency-division multiplexingTelecommunicationsVoltagePhysicsChannel (broadcasting)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Integrated wireless receiver architectures such as direct-conversion receivers offer performance advantages over the conventional heterodyne-based receivers in terms of power consumption, size and implementation cost. The use of these monolithic receivers, however, has been limited mainly due to low-frequency disturbances, namely, DC-offset and 1/f noise (particularly in CMOS implementations). AC-coupling is a cost-effective method to minimize these low-frequency disturbances, but results in baseline wander effects, especially in spectrally efficient modulation schemes such as quadrature amplitude modulation (QAM) whose baseband signal spectrum contains a significant amount of energy near DC. In this work, the quantized feedback (QFB) technique is used to mitigate the baseline wander effect. The QFB block is extended to a complex (in mathematical sense) system that also compensates for carrier phase errors in the receiver local oscillator (LO). Simulation results demonstrate the effectiveness of this complex QFB technique.

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 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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,373
Score d'incertitude au seuil0,742

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,260
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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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