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Enregistrement W1971624913 · doi:10.1002/cta.737

Massively parallel systolic‐array architectures for 2d IIR polyphase space–time plane‐wave beam digital filters

2010· article· en· W1971624913 sur OpenAlexaff
Arjuna Madanayake, Thushara Gunaratne, L.T. Bruton

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Circuit Theory and Applications · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital Filter Design and Implementation
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolyphase systemVery-large-scale integrationInfinite impulse responseClock rateComputer scienceClock skewThroughputElectronic engineeringField-programmable gate arraySystolic arrayDigital filterComputer hardwareBandwidth (computing)EngineeringChipClock signalTelecommunicationsEmbedded systemJitter

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY A systolic architecture has recently been proposed for implementing two‐dimensional infinite impulse response (IIR) space–time beam plane‐wave filters at a throughput of one‐frame‐per‐clock–cycle for such applications as real‐time broadband smart antennas. A novel polyphase systolic architecture is proposed here that further increases the throughput of these IIR beam filters, by a factor of M, to M‐frames‐per‐clock‐cycle, where M is the number of polyphases. The proposed method combines the polyphase approach, along with pipelining and look‐ahead optimization methods, to achieve frame sample frequencies that are several times higher than the clock‐cycle limit of the very large‐scale integration (VLSI) technology, thereby potentially allowing multi‐GHz frame sample frequencies using current custom VLSI circuits. The implementation of a field programmable gate array‐based real‐time prototype is described, tested and verified for the two‐phase case (M= 2) at a technology‐limited clock frequency of 50 MHz which corresponds to a throughput of 100 million‐frames‐per‐clock–cycle. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0020,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations6
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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