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Enregistrement W2143021806 · doi:10.1109/glocom.2005.1577887

Precise bit error probability analysis of DCT OFDM in the presence of carrier frequency offset on AWGN channels

2005· article· en· W2143021806 sur OpenAlexaff
Peng Hui Tan, Norman C. Beaulieu

Notice bibliographique

RevueGLOBECOM '05. IEEE Global Telecommunications Conference, 2005. · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePAPR reduction in OFDM
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrthogonal frequency-division multiplexingAdditive white Gaussian noisePhase-shift keyingDiscrete cosine transformCarrier frequency offsetQuadrature amplitude modulationComputer scienceBit error rateAlgorithmElectronic engineeringFrequency offsetQAMDiscrete Fourier transform (general)KeyingMathematicsTelecommunicationsWhite noiseFourier transformFractional Fourier transformDecoding methodsEngineeringChannel (broadcasting)Fourier analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A precise method for calculating the bit error probability of a discrete cosine transform (DCT)-based orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) system on AWGN channels in the presence of frequency offset is derived. These accurate results are used to examine and compare the bit error probability performances of a DCT-OFDM system and the conventional discrete Fourier transform (DFT)-based OFDM system. Several signaling formats, such as binary phase shift keying (BPSK), quaternary phase shift keying (QPSK), and 16-ary quadrature amplitude modulation (16-QAM) are considered. Analysis and simulation results show that the DCT-OFDM system outperforms the DFT-OFDM system in the presence of carrier frequency offset.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations15
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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