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Enregistrement W2143248015 · doi:10.1109/lpt.2007.902164

Experimental Study of MLSE Receivers in the Presence of Narrowband and Vestigial Sideband Optical Filtering

2007· article· en· W2143248015 sur OpenAlexaff
Joan M. Gené, Peter J. Winzer, René-Jean Essiambre, S. Chandrasekhar, Y. Painchaud, M. Guy

Notice bibliographique

RevueIEEE Photonics Technology Letters · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Network Technologies
Établissements canadiensTeraXion (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrowbandSidebandOptical filterMaximum likelihood sequence estimationKeyingCompatible sideband transmissionPhysicsBit error rateFilter (signal processing)Electronic engineeringOpticsComputer scienceTelecommunicationsAlgorithmEstimation theoryEngineeringRadio frequency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report on experimental investigations of real-time maximum-likelihood sequence estimation (MLSE) in the presence of narrowband optical filtering, using 10.7-Gb/s nonreturn-to-zero ON-OFF keying and a fiber grating filter with 6.25-GHz bandwidth. Compared to standard threshold detection, the MLSE eliminates a 10-3error floor due to narrowband optical filtering and results in DFB a-3bit-error ratio. Furthermore, we demonstrate the ability of the MLSE to simultaneously compensate for narrowband optical filtering and chromatic dispersion. Finally, we investigate the influence of narrowband filter frequency detuning and show that the well-known effect of increased filtering tolerance given by the vestigial sideband effect observed in standard threshold detection, disappears in the presence of the MLSE.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations6
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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