MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3089550448 · doi:10.5383/juspn.14.01.003

DWPT vs OFDM Under a Noisy Industrial Channel

2020· article· en· W3089550448 sur OpenAlexvenueno aff
Safa Saadaoui, Mohamed Tabaa, Khadija Bousmar, Fabrice Monteiro, Abbas Dandache

Notice bibliographique

RevueJournal of Ubiquitous Systems and Pervasive Networks · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueIoT and Edge/Fog Computing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrthogonal frequency-division multiplexingChannel (broadcasting)MathematicsComputer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the industrial world, a trend towards connected, robotic and intelligent factories is in constant development to face competition from countries with low production costs. The industrial revolution ‘Industry 4.0’ is considerably reducing the boundaries between the physical and digital worlds. This has given rise to interconnected factories in which people, machines and products interact with each other using smart sensors. Commonly referred to as Industrial Internet of Thing (IIoT). Except that, it requires adapted communication systems for the industrial environment. Such a propagation environment is known by its complexity that should be considered in order to propose a robust and reliable communicating system. In this paper, a performance evaluation between a pulse-modulated Discrete Wavelet Packet Transform (DWPT) system and an Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) multicarrier modulation system over a noisy industrial channel will be presented. Thus, allowing not only to provide an alternative to conventional high-rate industrial wireless communication systems but also to know the limits of both techniques

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,813
Score d'incertitude au seuil0,740

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,182 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Ubiquitous Systems and Pervasive NetworksMême sujetIoT and Edge/Fog ComputingTravaux en français237 207