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Enregistrement W2041849117 · doi:10.1109/tcomm.2012.120512.110258

A General Framework for Mixed-Domain Echo Cancellation in Discrete Multitone Systems

2013· article· en· W2041849117 sur OpenAlexaff
Neda Ehtiati, Benoı̂t Champagne

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Communications · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Adaptive Filtering Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceToeplitz matrixAlgorithmEcho (communications protocol)Frequency domainMatrix decompositionMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In full-duplex communication systems with discrete multi-tone (DMT) modulation, echo cancellers are employed to cancel echo by means of adaptive filters. Generally, the structure present in the DMT signals is used to decrease the computational complexity of these cancellers by splitting the operations between the time and frequency domains. In this work, we introduce a general framework for designing echo cancellers for such systems in an arbitrary mixed domain. This is achieved by introducing a generic decomposition of the Toeplitz data matrix at the transmitter in terms of arbitrary unitary matrices. Then, based on this decomposition, a new mixed-domain echo cancellation structure is derived, which performs an exact instantaneous gradient-type adaptation. This mixed-domain configuration is also extended for realizing constrained adaptation whereby linear constraints are used to ensure the proper mapping of the weight vectors in different domains. The proposed structures offer a unified framework to study existing cancellers and to design new ones with better performance measures. This framework is employed to propose a new canceller based on discrete trigonometric transformations. The analytical and numerical results presented show that this canceller has a faster convergence rate than the existing ones with similar complexity and is more robust.

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 seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations8
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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