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Enregistrement W3160897491 · doi:10.18280/ts.380219

Filter Bank Multi Carrier Signal System for Frequency Selective Channels

2021· article· en· W3160897491 sur OpenAlexvenueno aff
Sarala Patchala, Sailaja Maruvada

Notice bibliographique

RevueTraitement du signal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePAPR reduction in OFDM
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFilter bankComputer scienceMIMOChannel (broadcasting)Electronic engineeringEqualization (audio)FadingFilter (signal processing)WidebandTelecommunicationsSpectral efficiencyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Filter Bank Multicarrier (FBMC) frameworks are a subclass of multicarrier (MC) frameworks. The essential guideline, separating spectrum into many thin sub channels, may not be new, MC frameworks have seen wide appropriation. These days, multicarrier regulation frameworks dependent on the discrete Fourier transforms are usually used to transmit over recurrence particular channels subject to forceful noise aggravations. In any case, these handsets experience the ill effects of poor sub channel spectral control, that is, the measure of inter channel impedance isn't unimportant. It very well may be indicated that the framework execution reduces when it is dependent upon an unsettling influence with a large portion of its energy focused on a narrow frequency band. This Paper aims that identify the Filter Bank Multi Carrier (FBMC) performance. The MIMO system combined with the FBMC then identifies the over Frequency Selective Channel (FSC). Here the analysis for FSC, Flat fading model FBMC and system with MMSE equalization. The Prototype filters are analyzing the system performance characteristics. The Power Spectral Density (PSD) of the MIMO FBMC system for the given spectrum. The proposed systems are best to compare all existing technique and we measure the spectral efficiency of the system.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0030,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,212 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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