Faible complexité et haute performance de la transformée de Fourier
Notice bibliographique
Résumé
Le trav~il présenté par cette thèse porte sur l'amélioration de la transformation rapide de Fourier (TRF) et représente une contribution aux progrès dans le traitement numérique du signal et des algorithmes de calcul rapide.La réduction des temps de calcul offerte par la TRF proposée trouve des applications en traitement numérique du signal à temps réel et en analyse spectrale.C' est une contribution bien accueillie dans les domaines du traitement de la parole, les communications par satellite et terrestre, communications numériques avec ou sans fil , traitement du signal multidiffusion , détections et identifications des cibles, radar et systèmes de sonar, machine aux signaux surveillés, sismologie et biomédecine.En outre, les propositions peut être d'intérêt particulier dans les applications de communication sans fil , les cartes DSP (Digital Signal Processor) et FPGA (Field Programmable Gate Array ).Cette thèse développe et présente un algorithme de la TRF à radice-r qui réduit l'effort de calcul (telle que mesurée par le nombre d'opérations arithmétiques) par un facteur de r en comparaison avec la plupart des algorithmes de la TRF à radice-r.Le problème réside dans la définition du modèle mathématique de la phase de combinaison, dans laquelle la représentation de la TDF en termes de ses TDF partielles devrait être bien structuré pour obtenir le vrai modèle mathématique.L'algorithme qui en résulte, dans lequel les r processeurs en parallèles pourraient fonctionner simultanément avec une seule instruction.La clé conceptuelle du papillon modifié de la TRF à base r est la formulation de la TRF à radice-r comme r éléments de traitement élémentaires (BPE -Butterfly Processing Element) avec des structures identiques et un moyen systématique d'accéder les coefficients v Quantization Noise Ratio) en comparaison avec l'algorithme de Goertzel.Enfin, pour ce domaine nous avons développé le Low Complexity Input/output Pruning FFTs qui est une méthode utilisée pour calculer une DFT où un sous-ensemble des sorties sont nécessaires.
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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».