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Enregistrement W2781146054 · doi:10.1007/s41650-017-0042-6

Undersampled differential phase shift on-off keying for optical camera communications

2017· article· en· W2781146054 sur OpenAlexaff
Niu Liu, Julian Cheng, Jonathan F. Holzman

Notice bibliographique

RevueJournal of Communications and Information Networks · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceOn-off keyingKeyingVisible light communicationPhase-shift keyingDifferential phaseComputer hardwareBit error rateField-programmable gate arrayFrame rateSoftwareFrame (networking)Modulation (music)Electronic engineeringDecoding methodsTelecommunicationsArtificial intelligenceLight-emitting diodeOpticsPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OCC (Optical Camera Communication) has been proposed in recent years as a new technique for visible light communications. This paper introduces the implementation and experimental demonstration of an OCC system. Phase uncertainty and phase slipping caused by camera sampling are the two major challenges for OCC. In this paper, we propose a novel modulation scheme called undersampled differential phase shift on-off keying to encode binary data bits without exhibiting any flicker to human eyes. The phase difference between two consecutive samples conveys one-bit information, which can be decoded by a low-frame-rate camera receiver. Error detection techniques are introduced to enhance the reliability of the system. We present the hardware and software design of the proposed system, which is implemented with a Xilinx FPGA and a Logitech commercial camera. Experimental results demonstrate that a bit-error rate of 10 -5 can be achieved with 7.15 mW received signal power over a link distance of 15 cm.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations17
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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