An Enhanced Adaptive Recoding Rotation CORDIC
Notice bibliographique
Résumé
The Conventional Coordinate Rotation Digital Computer (CORDIC) algorithm has been widely used in many applications, particularly in Direct Digital Frequency Synthesizers (DDS) and Fast Fourier Transforms (FFT). However, CORDIC is constrained by the excessive number of iterations, angle data path, and scaling factor compensation. In this article, an enhanced adaptive recoding CORDIC (EARC) is proposed. It uses the enhanced adaptive recoding method to reduce the required iterations and adopts the trigonometric transformation scheme to scale up the rotation angles. Computing sine and cosine is used first to compare the core functionality of EARC with basic CORDIC; then a 16-bit DDS and a 1,024-point FFT based on EARC are evaluated to demonstrate the benefits of EARC in larger applications. All the proposed architectures are validated on a Virtex 5 FPGA development platform. Compared with a commercial implementation of CORDIC, EARC requires 33.3% less hardware resources, provides a twofold speedup, dissipates 70.4% less power, and improves accuracy in terms of the Bit Error Position (BEP). Compared to the state-of-the-art Hybrid CORDIC, EARC reduces latency by 11.1% and consumes 17% less power. Compared with a commercial implementation of DDS, the dissipated power of the proposed DDS is reduced by 27.2%. The proposed DDS improves Spurious-Free Dynamic Range (SFDR) by nearly 7 dBc and dissipates 21.8% less power when compared with a recently published DDS circuit. The FFT based on EARC dissipates a factor of 2.05 less power than the commercial FFT even when choosing the 100% toggle rate for the FFT based on EARC and the 12.5% toggle rate for the commercial FFT. Compared with a recently published FFT, the FFT based on EARC improves Signal-to-Noise Ratio (SNR) by 8.9 dB and consumes 7.78% less power.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,005 | 0,002 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».