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Enregistrement W2008529837 · doi:10.1155/2009/529512

A Reconfigurable Systolic Array Architecture for Multicarrier Wireless and Multirate Applications

2009· article· en· W2008529837 sur OpenAlexaff
H. Ho, V. Szwarc, T. Kwaśniewski

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Reconfigurable Computing · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital Filter Design and Implementation
Établissements canadiensCarleton UniversityCommunications Research Centre Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolyphase systemComputer scienceDigital signal processingFast Fourier transformElectronic circuitModular designCircuit complexityThroughputSystolic arrayParallel computingWirelessEmbedded systemComputer architectureComputer hardwareVery-large-scale integrationElectronic engineeringAlgorithmEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A reconfigurable systolic array (RSA) architecture that supports the realization of DSP functions for multicarrier wireless and multirate applications is presented. The RSA consists of coarse‐grained processing elements that can be configured as complex DSP functions that are the basic building blocks of Polyphase‐FIR filters, phase shifters, DFTs, and Polyphase‐DFT circuits. The homogeneous characteristic of the RSA architecture, where each reconfigurable processing element (PE) cell is connected to its nearest neighbors via configurable switch (SW) elements, enables array expansion for parallel processing and facilitates time sharing computation of high‐throughput data by individual PEs. For DFT circuit configurations, an algorithmic optimization technique has been employed to reduce the overall number of vector‐matrix products to be mapped on the RSA. The hardware complexity and throughput of the RSA‐based DFT structures have been evaluated and compared against several conventional modular FFT realizations. Designs and circuit implementations of the PE cell and several RSAs configured as DFT and Polyphase filter circuits are also presented. The RSA architecture offers significant flexibility and computational capacity for applications that require real time reconfiguration and high‐density computing.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,272 · 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'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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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