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Enregistrement W4245023137 · doi:10.1109/tcsi.2009.2028749

Minimax Design of IIR Digital Filters Using Iterative SOCP

2009· article· en· W4245023137 sur OpenAlexaff
Aimin Jiang, Hon Keung Kwan

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Circuits and Systems I Regular Papers · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital Filter Design and Implementation
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMinimaxMathematical optimizationInfinite impulse responseMathematicsIterative methodRelaxation (psychology)Convergence (economics)Second-order cone programmingDigital filterConvex optimizationFilter (signal processing)AlgorithmComputer scienceRegular polygon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, a novel method for IIR digital filter design using iterative second-order cone programming (SOCP) is proposed under the minimax criterion. The convex relaxation technique is utilized to transform the original nonconvex design problem into an SOCP problem. By solving the relaxed problem, the lower and upper bounds on the optimal value of the original problem can be obtained. In order to reduce the discrepancy between the original and relaxed design problems, an iterative procedure is developed. At each iteration, a linear constraint is further incorporated to guarantee the convergence of the iterative procedure. In practice, the convergence speed can be further improved by introducing a soft threshold variable in this linear constraint. Accordingly, a regularization term is incorporated in the objective function of the design problem at each iteration. The stability of the designed filters can be ensured by a new positive realness based linear constraint. Several examples are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed method.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations54
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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