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Enregistrement W2151183523 · doi:10.1109/iscas.1999.778867

Design and implementation of low-power IIR digital filter systems

2003· article· en· W2151183523 sur OpenAlexaff
Samer S. Saab, Wu-Sheng Lu, A. Antoniou

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital Filter Design and Implementation
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFilter designDigital filterInfinite impulse responseComputer scienceControl theory (sociology)Filter (signal processing)2D FiltersCascadeAdaptive filterPower (physics)Half-band filterNetwork synthesis filtersElectronic engineeringPrototype filterEngineeringAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A method for the design of linear-phase IIR digital filters for low-power applications is proposed. In this method, the digital filter is implemented as a cascade arrangement of 2nd-order sections. Each section is designed through optimization techniques so that all sections in cascade satisfy as far as possible the overall required specifications. This process is repeated until a multisection filter is obtained which satisfies the required specifications under the most critical circumstances imposed by the application at hand. The minimum number of sections required to process a particular input signal can then by switched on through the use of a simple adaptation mechanism and, in this way, the power consumption can be minimized. This design structure is achieved by formulating the design of the k-1 sections as constraints. As an example, a low-power filter system is compared with a fixed-order linear-phase IIR filter of the same performance. It is shown that a power reduction of at least 10% can be achieved.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,961
Score d'incertitude au seuil0,374

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 savante0,0000,002
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 GPT0,265
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations4
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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