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Enregistrement W2773187818 · doi:10.1109/tcsi.2017.2772345

Design of Least-Squares and Minimax Composite Filters

2017· article· en· W2773187818 sur OpenAlexaff
Wu-Sheng Lu, Takao Hinamoto

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Circuits and Systems I Regular Papers · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital Filter Design and Implementation
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMinimaxChebyshev filterStopbandPrototype filterFinite impulse responseControl theory (sociology)MathematicsFilter designNetwork synthesis filtersFilter (signal processing)PassbandLinear phaseLeast-squares function approximationAlgorithmComputer scienceMathematical optimizationElectronic engineeringBand-pass filterEngineeringStatisticsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We study a class of composite FIR filters (C-filters), each is composed of a prototype filter and a shaping filter in cascade, where the shaping filter is constructed by cascading several complementary comb filters. In particular, the problems of designing C-filters that are optimal in least-squares, equiripple passband and lease-squares stopband, and minimax sense are formulated, and three algorithms for designing such linear-phase FIR C-filters are proposed. The algorithms are based on an alternating optimization strategy in that the prototype and shaping filters are optimized in separate steps, which are coupled and carried out in a sequential manner to yield a satisfactory design. Design examples are presented to illustrate the algorithms and demonstrate the performance of the C-filters relative to their conventional FIR counterparts.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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