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Enregistrement W2170373566 · doi:10.1109/acssc.2009.5470207

CORDIC instruction set extensions for matrix decompositions on Software Defined Radio processors

2009· article· en· W2170373566 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
ThématiqueNumerical Methods and Algorithms
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCORDICComputer scienceSoftware-defined radioSingular value decompositionDigital signal processingWirelessOverhead (engineering)Digital signal processorQR decompositionSoftwareSet (abstract data type)Instruction setMatrix decompositionDecompositionEmbedded systemParallel computingComputer engineeringComputer architectureComputer hardwareAlgorithmField-programmable gate arrayTelecommunicationsOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Software Defined Radio (SDR) is favored by the wireless industry as the platform of choice for implementing physical layers of wireless protocols due to its significant benefits of reduced development costs and accelerated time-to-market. However, to attain high spectral efficiency, emerging wireless protocols use increasingly complex two-dimensional techniques that are extremely expensive to implement using conventional Digital Signal Processor (DSP) instruction sets. In this paper, we present COordinate Rotation DIgital Computer (CORDIC) instruction set extensions that speed up the QR Decomposition (QRD) and Singular Value Decomposition (SVD) of complex matrices that are used in several important communication algorithms. The performance benefits are evaluated on the Sandbridge Sandblaster SB3000 low-power, multithreaded SDR processor. The proposed instructions provide significant performance improvements with little hardware overhead, while improving the accuracy of the wireless algorithms under investigation.

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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,842
Score d'incertitude au seuil0,411

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 savante0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,304 · 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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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