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Enregistrement W2067933400 · doi:10.1155/asp/2006/32476

Advanced Signal Processing for Digital Subscriber Lines

2006· article· en· W2067933400 sur OpenAlexaff
Raphael Cendrillon, Iain B. Collings, Tomas Nordström, Frank Sjöberg, M.K. Tsatsanis, Wei Yu

Notice bibliographique

RevueEURASIP Journal on Advances in Signal Processing · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower Line Communications and Noise
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigital subscriber lineComputer scienceTelecommunicationsCable modemBroadbandTelephone lineSignal processingComputer networkElectronic engineeringTelephonyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The recent deployment of digital subscriber line (DSL) technology around the world is rapidly making broadband access for the mass consumer market a reality. The ever-growing customer demand for higher data rates has been fueled by the popularity of applications like peer-to-peer (P2P) filesharing networks and video-streaming and high-definition television (HDTV). DSL technology allows telephone operators to getmaximum leverage out of their existing infrastructure by delivering broadband access over existing twisted-pair telephone lines. At the heart of DSL lies a plethora of signal processing techniques which enable such high-speed transmission to be achieved over a medium originally designed with only voice-band transmission in mind. These advanced signal processing techniques address many challenges that exist in DSL networks today, such as the near-end and far-end crosstalk (NEXT/FEXT), impulse noise, peak-toaverage-power ratio (PAR), intersymbol and intercarrier interference (ISI/ICI), radio-frequency interference (RFI), and so forth. The goal of this special issue is to discuss the state-of-the-art and recent advances in signal processing techniques for DSL.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,790
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,003
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,263 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations1
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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