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Enregistrement W4391349950 · doi:10.18280/mmep.110103

Nonlinear Amplifier Effect on High Bit Rate Modulation Techniques Used in WiFi Generation with MATLAB Simulink

2024· article· en· W4391349950 sur OpenAlexvenueno aff
Fatima Faydhe Al-Azzawi, Kamal Kamal, Majida Saud Ibrahim, Saba Dhey Abed

Notice bibliographique

RevueMathematical Modelling and Engineering Problems · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Communication Networks Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmplifierMATLABNonlinear systemModulation (music)Computer scienceElectronic engineeringElectrical engineeringTelecommunicationsEngineeringPhysicsAcousticsBandwidth (computing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High bit rate modulation is an essential aspect of next-generation WiFi and plays a crucial role in achieving high data rates and increased network capacity.high-bit rate modulation uses advanced modulation schemes, such as 4096-QAM, to increase the maximum number of bits sent over a particular frequency band.Using nonlinear amplifiers in wireless communication systems will significantly improve the performance of high bit rate modulation techniques, such as 4096-QAM.Nonlinear amplifiers can cause a range of impairments, including intermodulation, harmonic distortion, and amplitude compression, which can affect the transmitted signal quality.It is essential to minimize the effects of these impairments through proper design and optimization of the amplifier to ensure the highest quality possible of the transmitted signal.In this paper, M-QAM with nonlinear amplifier system design and implanted with MATLAB Simulink where in terms of Transmitted and Received spectrum signal and constellation diagram and calculated error vector magnitude (EVM) and modulation error ratio (MER) measurements for 1024, 2048, and 4096-QAM that used in WiFi 6, WiFi 6E, WiFi 7, respectively.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,717
Score d'incertitude au seuil0,521

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 savante0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,222 · 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
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
Publié2024
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