Rapid optimization of FRM digital filters over CSD multiplier coefficient space using a diversity controlled genetic algorithm
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.
Notice bibliographique
Résumé
In a preceding paper, it was shown that the canonical signed-digit (CSD) representation of the multiplier coefficients in frequency response-masking (FRM) FIR digital filters leads to a substantial reduction in the hardware complexity of the FIR digital filter. However, a direct approximation of the infinite-precision multiplier coefficients to their CSD counterparts may cause the FIR digital filter to cease to satisfy the given filter design specifications. This paper presents a novel technique based on diversity controlled (DC) genetic algorithm (GA) for the discrete optimization of FRM FIR digital filters over the CSD multiplier coefficient space. The salient feature of the DCGA technique is that it permits external control over population diversity and parent selection pressure, giving rise to a rapid convergence to an optimal solution. It is shown that the application of the proposed DCGA technique to the optimization of a benchmark low-pass FRM digital filter over CSD multiplier coefficient space leads to an order of magnitude speed-up factor as compared to that associated with a conventional GA. Moreover, the optimized CSD FRM digital filter outperforms the corresponding infinite-precision digital filter obtained by the classical Parks-Mclellan approach.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle