楼主: mingdashike22
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[电气工程与系统科学] 有限域上的Z变换 [推广有奖]

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mingdashike22 在职认证  发表于 2022-3-7 11:22:25 来自手机 |AI写论文

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摘要翻译:
有限域变换有许多应用,在许多情况下,可以以较低的计算复杂度实现。本文引入了有限域上的Z变换,并给出了它的一些性质。
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英文标题:
《The Z Transform over Finite Fields》
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作者:
R.M. Campello de Souza, H.M. de Oliveira and D. Silva
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最新提交年份:
2015
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分类信息:

一级分类:Mathematics        数学
二级分类:Number Theory        数论
分类描述:Prime numbers, diophantine equations, analytic number theory, algebraic number theory, arithmetic geometry, Galois theory
素数,丢番图方程,解析数论,代数数论,算术几何,伽罗瓦理论
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一级分类:Computer Science        计算机科学
二级分类:Numerical Analysis        数值分析
分类描述:cs.NA is an alias for math.NA. Roughly includes material in ACM Subject Class G.1.
cs.na是Math.na的别名。大致包括ACM学科类G.1的材料。
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一级分类:Electrical Engineering and Systems Science        电气工程与系统科学
二级分类:Signal Processing        信号处理
分类描述:Theory, algorithms, performance analysis and applications of signal and data analysis, including physical modeling, processing, detection and parameter estimation, learning, mining, retrieval, and information extraction. The term "signal" includes speech, audio, sonar, radar, geophysical, physiological, (bio-) medical, image, video, and multimodal natural and man-made signals, including communication signals and data. Topics of interest include: statistical signal processing, spectral estimation and system identification; filter design, adaptive filtering / stochastic learning; (compressive) sampling, sensing, and transform-domain methods including fast algorithms; signal processing for machine learning and machine learning for signal processing applications; in-network and graph signal processing; convex and nonconvex optimization methods for signal processing applications; radar, sonar, and sensor array beamforming and direction finding; communications signal processing; low power, multi-core and system-on-chip signal processing; sensing, communication, analysis and optimization for cyber-physical systems such as power grids and the Internet of Things.
信号和数据分析的理论、算法、性能分析和应用,包括物理建模、处理、检测和参数估计、学习、挖掘、检索和信息提取。“信号”一词包括语音、音频、声纳、雷达、地球物理、生理、(生物)医学、图像、视频和多模态自然和人为信号,包括通信信号和数据。感兴趣的主题包括:统计信号处理、谱估计和系统辨识;滤波器设计;自适应滤波/随机学习;(压缩)采样、传感和变换域方法,包括快速算法;用于机器学习的信号处理和用于信号处理应用的机器学习;网络与图形信号处理;信号处理中的凸和非凸优化方法;雷达、声纳和传感器阵列波束形成和测向;通信信号处理;低功耗、多核、片上系统信号处理;信息物理系统的传感、通信、分析和优化,如电网和物联网。
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英文摘要:
  Finite field transforms have many applications and, in many cases, can be implemented with a low computational complexity. In this paper, the Z Transform over a finite field is introduced and some of its properties are presented.
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PDF链接:
https://arxiv.org/pdf/1502.03371
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关键词:Applications Optimization Application information mathematics many complexity cases Transform over

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