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Enregistrement W1984315791 · doi:10.1103/physreve.66.036203

Ergodic chaos-based communication schemes

2002· article· en· W1984315791 sur OpenAlexaff
Henry Leung, Haiyang Yu, K. Murali

Notice bibliographique

RevuePhysical review. E, Statistical physics, plasmas, fluids, and related interdisciplinary topics · 2002
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueChaos control and synchronization
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChaoticDemodulationComputer scienceSIGNAL (programming language)Noise (video)Synchronization (alternating current)Ergodic theorySynchronization of chaosRealization (probability)Control theory (sociology)Modulation (music)Channel (broadcasting)Electronic engineeringTelecommunicationsPhysicsMathematicsAcousticsArtificial intelligenceStatisticsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent studies have shown the applicability of synchronized chaotic systems to the area of communications in different ways. At the same time synchronization based signal recovery and estimation of parameters severely suffer due to the presence of channel noise. By exploiting the ergodic properties of chaotic signals effectively, a simple technique called the mean-value method is introduced. This method is shown to be capable of estimating chaos system parameters from the transmitted chaotic signal efficiently for a low signal-to-noise ratio. A suitable demodulator has been designed for ergodic chaotic parameter modulation scheme for digital signal communication. Further, the mean-value technique incorporates a noncoherent receiver to recover analog information signal from the chaos masked signal efficiently. It is found that the proposed chaotic masking scheme is robust even in the presence of strong noise. In addition, this scheme has the potential advantage of a very simple hardware realization, which promises enhanced signal recovery performances.

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)0,001
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 seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations31
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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