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Enregistrement W2104230261 · doi:10.1109/iscas.1990.112149

Digital all-pass filter design through discrete Hilbert transform

2002· article· en· W2104230261 sur OpenAlexaff
G. Ramachandra Reddy, M.N.S. Swamy

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnalog and Mixed-Signal Circuit Design
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFilter designDiscrete Fourier transform (general)MathematicsFilter (signal processing)AlgorithmDigital filterHilbert spectral analysisHilbert transformPolynomialPrototype filterLow-pass filterFourier transformAll-pass filterControl theory (sociology)Computer scienceFractional Fourier transformHigh-pass filterMathematical analysisFourier analysisArtificial intelligenceComputer vision

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A simple method for the design of a digital all-pass filter, satisfying the given group delay specification, is presented. The design is based on the discrete Hilbert transform relation, relating the log-magnitude and phase of the Fourier transform of the minimum phase signal. The transfer function of an all-pass filter is completely determined by the coefficients of the denominator polynomial. For the filter to be stable, the denominator polynomial must be minimum phase. From the given group delay specification, the phase corresponding to the pole part of the desired filter is first determined. The magnitude spectrum corresponding to the pole part of the desired filter is obtained from the above phase through the discrete Hilbert transform relation. The method needs just four fast Fourier transform operations. There is no restriction on the order of the filter, and the number of filter coefficients can be selected after the final design, depending on the accuracy desired. The procedure is illustrated through design examples.< <ETX xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">&gt;</ETX>

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,982
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,174 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations14
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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