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Enregistrement W4319662280 · doi:10.22541/au.167597462.26786780/v1

An Innovative Digital Equalizer for Wireless Communications

2023· preprint· en· W4319662280 sur OpenAlexaff
Bassam Nima, Yanan Li, Zhenyu Zhang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBlind Source Separation Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPredistortionElectronic engineeringComputer scienceAmplifierFinite impulse responseFrequency responseNonlinear distortionFrequency bandAdaptive equalizerRadio frequencyNonlinear systemWirelessEqualization (audio)Electrical engineeringEngineeringChannel (broadcasting)TelecommunicationsBandwidth (computing)Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nonlinear frequency responses are a common problem in radio frequency (RF) components. Specifically, in wireless communication systems, signals are often unequally amplified or attenuated across a specified frequency band. Common communications components such as filters, amplifiers, and mixers can lead to nonlinear frequency responses, which can cause errors in transmitting and receiving. This article outlines the design and demonstration of a static and dynamic finite impulse response (FIR) digital equalizer circuit. Using predistortion topology with a coupled feedback loop, the adaptive LMS algorithm was implemented. The FIR filter was simulated in MATLAB and Vivado and then implemented onto an Eclypse Z7 FPGA evaluation board with no timing errors. Simulations showed that the custom RTL module gave the same frequency response that was produced in MATLAB calculations. The filter was able to dynamically equalize the frequency responses of different nonlinear boards that were used as the devices under test (DUT). Measurements showed that the equalizer was able to compensate for system distortion from 0.2 to 0.8 Nyquist frequency. The phase response remained relatively linear across the band of interest, with a group delay flatness less than 10ns.

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 candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,566
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0040,003
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 Opus0,142
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,263 · 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.

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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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