MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3157531255 · doi:10.1109/iscas51556.2021.9401125

Pre-FEC and Post-FEC BER as Criteria for Optimizing Wireline Transceivers

2021· article· en· W3157531255 sur OpenAlexaff
Ming Yang, Shayan Shahramian, Henry Wong, Peter Krotnev, Anthony Chan Carusone

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in PLL and VCO Technologies
Établissements canadiensHuawei Technologies (Canada)University of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForward error correctionWirelineComputer scienceTransceiverEqualizerBit error rateError detection and correctionElectronic engineeringTelecommunicationsDecoding methodsAlgorithmEngineeringChannel (broadcasting)Wireless

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Forward-error-correction (FEC) codes have become an integral part of high-speed wireline links. Signal-to-noise ratio, minimum mean-squared error, and pre-FEC BER are common performance metrics used to design and optimize link parameters, such as the tap coefficients in feed-forward and decision-feedback equalizers. This paper shows that the equalizer parameters found by conventional methods do not necessarily minimize post-FEC BER due to the unaccounted-for negative impact of DFE error propagation on FEC performance. However, the introduction of 1/(1+D) pre-coding eliminates long error bursts so that both pre-FEC and post-FEC BER are minimized with the same equalizer coefficients. These observations may have implications on the architecture and optimization of wireline transceivers.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,219
Score d'incertitude au seuil0,428

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,258 · 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'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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAdvancements in PLL and VCO TechnologiesTravaux en français237 207