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Enregistrement W2059401322 · doi:10.1109/tcsii.2007.893734

A Frequency-Translating Hybrid Architecture for Wide-Band Analog-to-Digital Converters

2007· article· en· W2059401322 sur OpenAlexaff
Shahrzad Jalali Mazlouman, Shahriar Mirabbasi

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Circuits and Systems II Analog and Digital Signal Processing · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnalog and Mixed-Signal Circuit Design
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBasebandNarrowbandElectronic engineeringComputer scienceBandwidth (computing)Analog signal processingAnalog signalChannel (broadcasting)ConvertersSIGNAL (programming language)Signal processingDigital filterDigital signal processingComputer hardwareEngineeringTelecommunicationsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A parallel architecture for high-bandwidth analog-to-digital conversion is presented. The proposed architecture uses frequency translation along with multi-rate signal processing to digitize a wide-band continuous-time analog signal through an array of identical narrowband analog-to-digital converters (ADCs). The basic idea behind this structure is to decompose the input signal into smaller frequency (channels). Each channel is composed of a two-path system that includes mixers, identical low-pass filters and identical baseband ADCs. The signal in each two-path channel is sampled and digitized into narrowband quadrature signals. After digitizing the signal in each channel, the low-rate subband samples are upconverted back to their respective center frequencies, then filtered and combined to reconstruct the digital representation of the original wide-band input signal. The digital filters are designed to minimize the reconstruction error. The effects of some major nonidealities are discussed. Several simulation results are also presented to demonstrate the performance of the system.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 GPT0,214
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations32
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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