MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2134665668 · doi:10.1109/dsp-spe.2011.5739187

Design of high order FIR Unimodular Filter Banks and its application in combatting instantaneous erasures

2011· article· en· W2134665668 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
ThématiqueDigital Filter Design and Implementation
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUpsamplingFactorizationUnimodular matrixFinite impulse responseFilter bankComputer scienceAlgorithmFilter (signal processing)ErasureMathematicsDiscrete mathematicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

FIR Unimodular Filter Banks (UFBs) offer the minimum possible delay among all the filter banks with the same downsampling rate. Although Order-one UFBs can be factorized into degree-one unimodular matrices, this factorization is not possible for higher order UFBs. This is unfavorable because in most applications, banks with longer length filters result in better performance. In this paper, we investigate the design of high order FIR UFBs using a time domain approach. We show that due to the flexibility of this method, long filters with decent frequency responses are achievable. We also propose a special factorization for high order UFBs which reduces the large number of free parameters of time domain approach. Although this factorization is not complete, we show that it can give reasonably good filters. Finally we use the designed filters in the application of reconstructing the output of an Oversampled FB in the case of instantaneous erasure in sub-band domain. Instantaneous erasure accounts for a situation where the sub-band samples are erased based on different patterns in each time instance and the minimum delay of the OFB is crucial for reconstructing the output.

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)0,000
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,825
Score d'incertitude au seuil0,305

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 savante0,0000,001
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetDigital Filter Design and ImplementationTravaux en français237 207