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Enregistrement W2054833818 · doi:10.1109/cjece.2007.4413123

Low-complexity distributed parallel processor for 2D IIR broadband beam plane-wave filters

2007· article· en· W2054833818 sur OpenAlexaffvenue
Arjuna Madanayake, L.T. Bruton

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Electrical and Computer Engineering · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave Engineering and Waveguides
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInfinite impulse responseSystolic arrayComputer scienceField-programmable gate array2D FiltersVery-large-scale integrationElectronic engineeringBroadbandFilter (signal processing)Digital filterComputer hardwareEngineeringTelecommunicationsEmbedded system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Real-time systolic-array-based implementations of VLSI two-dimensional (2D) infinite-impulse-response (IIR) frequency-planar beam plane-wave filters have potentially wide applications in the filtering of spatio-temporal RF broadband plane waves based on their directions of arrival (DOAs). Distributed-parallel-processor (DPP) implementations of the systolic arrays allow synchronous sampling of the 2D input signal array, but because of the direct-form structure they have high circuit complexity. To address the high-complexity problem, the differential-form 2D z-domain transfer function is employed here to obtain a novel DPP systolic-array-based filter architecture. Differential operators are obtained by applying elemental predistortion to the passive LR prototype filter network using series-connected negative-resistance elements. The proposed systolic 2D IIR architecture is implemented on a single Xilinx Virtex-4 Xc4v Sx35-10ff668 FPGA chip. Two examples of broadband plane-wave filtering supporting N = 32 and N = 64 sensors are reported. On-chip test results are achieved using stable real-time tests at frame sample frequencies of up to 90MHz as well as stepped hardware cosimulation in conjunction with a parallel-operating MATLAB/Simulink simulation.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,172 · 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

Citations20
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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