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Enregistrement W2089870764 · doi:10.1364/oe.20.018336

45 Gb/s low complexity optical front-end for soft-decision LDPC decoders

2012· article· en· W2089870764 sur OpenAlexaff
Meer Sakib, Monireh Moayedi, Warren J. Gross, Odile Liboiron-Ladouceur

Notice bibliographique

RevueOptics Express · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueError Correcting Code Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLow-density parity-check codeComputer scienceCoding gainBit error rateDecoding methodsForward error correctionFront and back endsElectronic engineeringOpticsAlgorithmPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper a low complexity and energy efficient 45 Gb/s soft-decision optical front-end to be used with soft-decision low-density parity-check (LDPC) decoders is demonstrated. The results show that the optical front-end exhibits a net coding gain of 7.06 and 9.62 dB for post forward error correction bit error rate of 10(-7) and 10(-12) for long block length LDPC(32768,26803) code. The performance over a hard decision front-end is 1.9 dB for this code. It is shown that the soft-decision circuit can also be used as a 2-bit flash type analog-to-digital converter (ADC), in conjunction with equalization schemes. At bit rate of 15 Gb/s using RS(255,239), LDPC(672,336), (672, 504), (672, 588), and (1440, 1344) used with a 6-tap finite impulse response (FIR) equalizer will result in optical power savings of 3, 5, 7, 9.5 and 10.5 dB, respectively. The 2-bit flash ADC consumes only 2.71 W at 32 GSamples/s. At 45 GSamples/s the power consumption is estimated to be 4.95 W.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,698
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,314
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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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