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Enregistrement W2545228891 · doi:10.1109/milcom.1990.117389

On the weight distributions of m-sequences in AWGN

2002· article· en· W2545228891 sur OpenAlexaff
Sean Faulkner, J.S. Wight

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCoding theory and cryptography
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdditive white Gaussian noiseMathematicsGaussianDecimationStatisticsMerge (version control)AlgorithmDiscrete mathematicsCombinatoricsWhite noiseComputer scienceTelecommunicationsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An analysis and simulation is performed on the effect of additive white Gaussian noise (AWGN) on the weight distribution of the cross-correlation function between two maximal-length sequences (m-sequences) for direct-sequence spread-spectrum modulation, with specific examples cited for the m-sequences of linear span eight. The decimation, cross-correlation, and weight distribution properties of m-sequences are examined and integrated to characterize these functions in an efficient manner, requiring only O(N) functions instead of O(N/sup 2/) to describe all possible weight distributions achievable for N m-sequences of a given length. Mean-squared difference (MSD) and skewness criteria to describe the degradation of weight distributions in noise are presented. The results of these criteria are summarized in weight distribution merge graphs, indicating that weight distributions in AWGN approach a Gaussian distribution at or above -15-dB signal-to-noise ratios.< <ETX xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">&gt;</ETX>

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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,548
Score d'incertitude au seuil0,340

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations0
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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