MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2111789128 · doi:10.1109/isit.2002.1023726

Designing irregular LPDC codes using EXIT charts based on message error rate

2003· article· en· W2111789128 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueError Correcting Code Techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLow-density parity-check codeComputer scienceAdditive white Gaussian noiseAlgorithmTurbo codeDecoding methodsInformation transferGaussianWord error rateRange (aeronautics)Theoretical computer scienceChannel (broadcasting)TelecommunicationsSpeech recognitionEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new analysis of irregular low density parity check (LDPC) codes on AWGN channels based on modified extrinsic information transfer (EXIT) charts is presented. We modify EXIT charts to track the message error rate transfer characteristics of the constituent codes. Previous analyses, which make a Gaussian assumption for all messages passed, are inaccurate at low SNRs. We more accurately track the message error rate transfer by making a Gaussian approximation only for messages sent from variable nodes, with statistics of messages from check nodes computed by simulation. This makes the analysis more accurate, particularly for low rate codes where, at low SNR, the messages from check nodes are far from Gaussian. The new analysis simplifies understanding of the irregular codes to the level of regular case, leading to a simple approach to the design of irregular codes. We have used this method to design irregular LDPC codes that perform close to the Shannon limit over a wider range of rates and variable degrees as compared to previous work. The same method can be used for many other codes defined on graphs.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,553
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,239 · 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

En bref

Citations17
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetError Correcting Code TechniquesTravaux en français237 207