A Performance Metric for Codes With a High-Order Spectral Null at Zero Frequency
Notice bibliographique
Résumé
Sum-variance is a well-known metric for assessing the performance of dc-free codes (first-order spectral-null codes), however, as we show in this paper, it is unsuitable for comparing the magnitude of spectral components of high-order spectral-null (HOSN) codes at low frequencies. In this paper, we introduce a new performance metric for evaluating the spectrum compression of arbitrarily HOSN codes around zero frequency; we call this metric the low-frequency spectrum weight (LFSW). We show that the asymptotic low-frequency spectral components of Kth-order spectral-null codes (K/spl ges/1) are exclusively determined by the order K and the LFSW, and that the LFSW equals the zero-frequency value in the spectrum of the corresponding sequence of Kth-order running digital sum values. We derive this result for symbol-by-symbol encoding, and then extend it to block HOSN codes. We then derive a closed-form expression for the LFSW of HOSN codes constructed through state-independent encoding. Closed-form expressions for LFSW of first-order zero-disparity codes and for the asymptotic LSFW of maxentropic dc-free sequences are also given.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».