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Enregistrement W2133417026 · doi:10.1109/iscas.2004.1328739

Efficient output-pruning of the 2-D FFT algorithm

2004· article· en· W2133417026 sur OpenAlexaff
Saad Bouguezel, M. Omair Ahmad, M.N.S. Swamy

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital Filter Design and Implementation
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFast Fourier transformTwiddle factorComputer scienceAlgorithmPrime-factor FFT algorithmPruningDecimationLookup tableSplit-radix FFT algorithmComputationParallel computingSearch engine indexingProcess (computing)Radix (gastropod)Algorithm designArithmeticMathematicsFilter (signal processing)Artificial intelligenceFourier transform

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, an efficient algorithm for pruning the output samples of the radix-(2 /spl times/ 2) two dimensional decimation-in-time FFT algorithm is presented. Comparisons with the existing algorithm show that substantial savings on the arithmetic operations, data transfers, address computations, and twiddle factor evaluations or accesses to the lookup table can be made. This is achieved by grouping in the radix-(2 /spl times/ 2) 2-D DIT FFT algorithm all the stages that involve unnecessary operations into a single stage and introducing a new recursive technique for computing the resulting stage. Due to this grouping and the efficient indexing process introduced in this paper, the implementation of the proposed algorithm requires a minimum number of stages; however, that of the existing algorithm uses all the stages required by the radix-(2 /spl times/ 2) 2-D DIT FFT. Therefore, the proposed algorithm also reduces the overall control and structural complexities.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,858
Score d'incertitude au seuil0,117

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,223 · 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 tête enseignante, 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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