Comparison of two nonuniformly-spaced decision feedback equalizers for sparse multipath channels
Notice bibliographique
Résumé
Performance comparisons between the conventional decision feedback equalizer (DFE) and an alternative design, known as the decision directed feedback equalizer (DDFE), are conducted with nonuniform spacings on sparse multipath channels. The optimum feedforward filters (FFF) of the DDFE and its variant under the minimum mean square error (MMSE) criterion are derived with the constraint of a nonuniformly spaced feedback filter (NU-FBF), and relationships regarding the optimum tap values and the resultant MMSE between FFF with uniform and nonuniform spacings are established. While the bit error rate (BER) results obtained confirm previous claims that the T-spaced NU-DDFE exhibit prominent improvement over the T-spaced NU-DFE in equalizing long sparse channels such as those encountered in high definition television (HDTV) systems, the gain is only minimal, if any, when applied on simpler sparse channels with fewer multipath terms. Moreover, using a T/2-spaced FFF in the NU-DDFE demands a T/2-spaced FBF to mitigate additional intersymbol interference (ISI) caused by the T/2-spaced channel samples, and a better method than the commonly-used thresholding scheme may be required to accurately determine the tap positions of the T/2-spaced NU-FBF.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».