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Enregistrement W2120815215 · doi:10.1109/iscas.2005.1464873

A High Performance Distributed-Parallel-Processor Architecture For 3D IIR Digital Filters

2005· article· en· W2120815215 sur OpenAlexaff
Arjuna Madanayake, L.T. Bruton

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital Filter Design and Implementation
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInfinite impulse responseComputer scienceField-programmable gate arrayVery-large-scale integrationBeamformingFilter (signal processing)Digital filterComputer hardware2D FiltersFloating pointThroughputMATLABFinite impulse responseElectronic engineeringComputer architectureEmbedded systemEngineeringAlgorithmTelecommunicationsWireless

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Real-time spatio-temporal VLSI 3D IIR digital filters may be used for imaging or beamforming applications employing 3D input signals from synchronously-sampled multi-sensor arrays. Such filters have high computational complexity and often require arithmetic throughputs of hundreds of millions of floating point operations per second, especially in the case of potential radio frequency beamforming applications. A novel high-throughput distributed parallel processor (DPP) architecture is proposed that is suitable for on-chip real-time VLSI/FPGA direct-form 3D IIR digital filter implementations. Using the proposed architecture and Matlab/Simulink and Xilinx simulation software, the design and bit-level simulation of a first-order highly-selective FPGA-based 3D IIR frequency-planar filter circuit is reported for 3D plane-wave filtering.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,226 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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