Bit error rate (BER) monitoring is the ultimate goal of performance monitoring in all digital transmission systems as well as optical fiber transmission systems. To achieve this goal, optimization of the decision threshold must also be considered because BER is dependent on the level of decision threshold. In this paper, we analyze a pseudo-error counting scheme and propose an algorithm to achieve both BER monitoring and adaptive decision threshold optimization in optical fiber transmission systems. To verify the effectiveness of the proposed algorithm, we conduct computer simulations in both Gaussian and non-Gaussian distribution cases. According to the simulation results, BER and the optimum decision threshold can be estimated with the errors of < 20% and < 10 mV, respectively, within 0.1-s processing time in > 40-Gb/s transmission systems.
Analog circuit design is comparatively more complex than its digital counterpart due to its nonlinearity and low level of abstraction. This study proposes a novel low-level hybrid of the sine-cosine algorithm (SCA) and modified grey-wolf optimization (mGWO) algorithm for machine learning-based design automation of CMOS analog circuits using an all-CMOS voltage reference circuit in 40-nm standard process. The optimization algorithm's efficiency is further tested using classical functions, showing that it outperforms other competing algorithms. The objective of the optimization is to minimize the variation and power usage, while satisfying all the design limitations. Through the interchange of scripts for information exchange between two environments, the SCA-mGWO algorithm is implemented and simultaneously simulated. The results show the robustness of analog circuit design generated using the SCA-mGWO algorithm, over various corners, resulting in a percentage variation of 0.85%. Monte Carlo analysis is also performed on the presented analog circuit for output voltage and percentage variation resulting in significantly low mean and standard deviation.
In this paper, we studied on the design of elliptic digital filters using the bilinear z transformation method, and proposed a design procedure satisfying prescribed specifications. The magnitude characteristics of digital filters are compared with its of analog filiters by computer simulation. Finaly we considered the quantization effects of digital filters. In cascader realization of fixed-point digital filters under dynamic range constraints, the outpout noise for IIR digital filters depends on the pole-zero pairing and ordering of the second order sections. Therfore an optmization procedure to finding a good ordering and pairing is very desirable. Thus, we proposed a sub-optimization procedure for finding "near optimal" solution.
With the development of AI (artificial intelligence), animation digital publishing has been integrated with intellectualization. This paper adopts the theory of the global value chain, and analyzes the basic structure of the animation publishing value chain. Then focuses on the analysis of digital technology and artificial intelligence technology to play an active role in the topic selection and content customization of animation digital publishing products, optimization of publishing platforms, and user experience of publishing products. Finally, it proposes the use of artificial intelligence data analysis and deep learning technology. The purpose of this paper is to realize the upgrading of animation digital publishing, product upgrading, industrial chain upgrading, and identify some promotion methods for the value chain, such as copyright protection.
This paper presents a semi-automatic methodology to synthesize executable digital controller saftware in a multi-loop control system. A digital controller is described by a task graph and end-to-end timing requirements. A task graph denotes the software structure of the controller, and the end-to-end requirements establish timing relationships between external inputs and outputs. Our approach translates the end-to-end requirements into a set of task attributes such as task periods and deadlines using nonlinear optimization techniques. Such attributes are essential for control engineers to implement control programs and schedule them in a control system with limited resources. In current engineering practice, human programmers manually derive those attributes in an ad hoc manner: they often resort to radical over-sampling to safely guarantee the given timing requirements, and thus render the resultant system poorly utilized. After task-specific attributes are derived, the tasks are scheduled on a single CPU and the compiled kernel is synthesized. We illustrate this process with a non-trivial servo motor control system.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권7호
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pp.2356-2376
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2021
In this paper, we proposed a novel modulation recognition method based on quantum elephant herding algorithm (QEHA) evolving neural network under impulse noise environment. We use the adaptive weight myriad filter to preprocess the received digital modulation signals which passing through the impulsive noise channel, and then the instantaneous characteristics and high order cumulant features of digital modulation signals are extracted as classification feature set, finally, the BP neural network (BPNN) model as a classifier for automatic digital modulation recognition. Besides, based on the elephant herding optimization (EHO) algorithm and quantum computing mechanism, we design a quantum elephant herding algorithm (QEHA) to optimize the initial thresholds and weights of the BPNN, which solves the problem that traditional BPNN is easy into local minimum values and poor robustness. The experimental results prove that the adaptive weight myriad filter we used can remove the impulsive noise effectively, and the proposed QEHA-BPNN classifier has better recognition performance than other conventional pattern recognition classifiers. Compared with other global optimization algorithms, the QEHA designed in this paper has a faster convergence speed and higher convergence accuracy. Furthermore, the effect of symbol shape has been considered, which can satisfy the need for engineering.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권1호
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pp.105-115
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2022
The platform for displaying cars has been changing with the times. From the popularity of paper media to the rise of computer graphics, the improvement of technology has brought more space and possibilities to the automotive industry. Yiming Zhong proposed the workflow of car configurator through Unreal Engine 4 to implement the basic functions of configuration in 2021, according to Yiming Zhong's final presentation, there is still room to improve the realism of graphics and functionality of the car configurator. Therefore, in this paper we propose to upgrade the car shaders and lighting environments according to the real-world physics and add multi-scenes switching function to car configurator. However the multi-scenes switching function also brings a large amount of data, which leads to the problem of display lag. At the end of the paper, we use the level of details(LOD) process to reduce the amount of data for real-time computing in Unreal Engine 4 and the increase of frames per second(FPS) values verifies the feasibility of our optimization solution.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권2호
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pp.311-317
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2022
The research is devoted to the substantiation of the system approach to the involvement of digital marketing tools as a guarantee of international business development. It is proved that digital marketing, as a type of marketing based on the use of digital technologies allows to make a profit, to promote the brand, as well as goods and services in the market. The digital marketing toolkit system is a set of elements with existing relationships that ensure the effectiveness of the entire digital marketing, which in total is greater than its individual components. The implementation of a systems approach involves the implementation of the philosophy of digital marketing in general, its functions in the form of systems analysis, formation of strategic development goals and entry and promotion in the international market, preparation and implementation of tactical and strategic development plans.The use of such digital marketing tools as: content marketing, social media marketing, Email-marketing, targeted advertising, contextual advertising, media advertising, Search Engine Optimization, affiliate programs and the company's website is analyzed in detail.
본 연구는 디지털트윈에 관한 국내·외 주요 동향을 조사·분석하여 우리나라의 디지털트윈 발전을 위한 시사점 도출을 목적으로 한다. 디지털트윈은 그 목적에 따라 상이한 정의들이 존재하나, 공통적으로는 시각화, 모니터링, 분석/예측/최적화와 관련한 기술적 사항들을 강조하고 있다. 이러한 디지털트윈의 주요 개념을 기준으로 하여 국내·외 도시 분야에 해당하는 디지털트윈 동향들을 분석하였으며, 해당 결과를 토대로 향후 우리나라 디지털트윈의 발전을 위한 데이터 관점에서의 시사점을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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