Spectrum Broadening of Faster-Than-Nyquist Signaling Using GTMH Precoding
Notice bibliographique
Résumé
As a promising technique to eliminate the intersymbol interference (ISI) caused by the faster-than-Nyquist (FTN) signaling, the G-to-minus-half (GTMH) precoding could result in severe spectrum broadening and reduce the spectrum efficiency. Combining the baseband-shaping filter with the precoding matrix, we define the transfer function of the FTN signaling using the GTMH precoding. By further analyzing the effect of the GTMH precoding on the transfer function, we prove how the FTN signaling makes its ISI matrix ill-conditioned. Then, we reveal the relationship between the transfer function and the eigenvalues of the ISI matrix. The derivation shows that due to the minimal eigenvalues of the ill-conditioned ISI matrix, the inverse operation of the GTMH precoding gives in the maximal elements for the transfer function, thereby resulting in the spectrum broadening. Furthermore, we present and validate the spectrum-broadening ratio and the maximum spectrum efficiency improvement of the GTMH precoding, which serve as additional evaluative tools for the GTMH precoding of the FTN signaling, complementing the conventional bit-error-ratio-based evaluation methodology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».