Bibliographic record
Abstract
Le trav~il présenté par cette thèse porte sur l'amélioration de la transformation rapide de Fourier (TRF) et représente une contribution aux progrès dans le traitement numérique du signal et des algorithmes de calcul rapide.La réduction des temps de calcul offerte par la TRF proposée trouve des applications en traitement numérique du signal à temps réel et en analyse spectrale.C' est une contribution bien accueillie dans les domaines du traitement de la parole, les communications par satellite et terrestre, communications numériques avec ou sans fil , traitement du signal multidiffusion , détections et identifications des cibles, radar et systèmes de sonar, machine aux signaux surveillés, sismologie et biomédecine.En outre, les propositions peut être d'intérêt particulier dans les applications de communication sans fil , les cartes DSP (Digital Signal Processor) et FPGA (Field Programmable Gate Array ).Cette thèse développe et présente un algorithme de la TRF à radice-r qui réduit l'effort de calcul (telle que mesurée par le nombre d'opérations arithmétiques) par un facteur de r en comparaison avec la plupart des algorithmes de la TRF à radice-r.Le problème réside dans la définition du modèle mathématique de la phase de combinaison, dans laquelle la représentation de la TDF en termes de ses TDF partielles devrait être bien structuré pour obtenir le vrai modèle mathématique.L'algorithme qui en résulte, dans lequel les r processeurs en parallèles pourraient fonctionner simultanément avec une seule instruction.La clé conceptuelle du papillon modifié de la TRF à base r est la formulation de la TRF à radice-r comme r éléments de traitement élémentaires (BPE -Butterfly Processing Element) avec des structures identiques et un moyen systématique d'accéder les coefficients v Quantization Noise Ratio) en comparaison avec l'algorithme de Goertzel.Enfin, pour ce domaine nous avons développé le Low Complexity Input/output Pruning FFTs qui est une méthode utilisée pour calculer une DFT où un sous-ensemble des sorties sont nécessaires.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".