Muhammad al-xoramiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universiteti

O’ZBEKISTON RESPUBLIKASI AXBOROT TEXNOLOGIYALARI VA KOMMUNIKATSIYALARINI RIVOJLANTIRISH VAZIRLIGI
MUHAMMAD AL-XORAMIY NOMIDAGI TOSHKENT AXBOROT TEXNOLOGIYALARI UNIVERSITETI
Tizimlar va signallarni qayta ishlash fanidan
MUSTAQIL ISH

Mavzu: Signallarning ixchamlashtirish algoritmlarini o’rganish

Bajardi: Turdimuratov Dauletiyar

Guruh: 412-19

Tekshirdi: Azimov Bunyod

TOSHKENT – 2021

Signallarning ixchamlashtirish algoritmlarini o’rganish

(27-variant)
Reja:
1. So’ngi yillarda olib borilayotgan ishlar

2. Signallardi kodlash algoritmlari

3. Pertseptual kodlash

4. Xulosa

5. Foydalanilgan adabiyotlar

So'nggi yillarda signallarni siqish texnologiyasi sezilarli yutuqlarga erishmoqda, ammo biz hali ham mavjud imkoniyatlar va texnologik maqsadlar orasidagi farqni ko'rmoqdamiz (masalan, cheklanmagan tasvirlarni yuqori sifatli kodlash 0,25 ot / sek.). Ushbu maqsadlarga erishish uchun bir nechta tadqiqot yo'nalishlari zarur. Pertseptual kodlash – ulardan biri. Ushbu kontseptsiya signalni siqish holatiga barqaror va tobora ortib boradigan ta'sir ko'rsatdi. Kelajakda idrokni kodlash va shu bilan umuman tasvirni siqish rolini oshirish uchun biz bir nechta tadqiqot muammolarini hal qilishimiz kerak, ularning ba'zilari quyida tasvirlangan.

Sezgilarni kodlash algoritmlari yanada mustahkam, kengaytiriladigan va ko'chma bo'lishi kerak. Turli xil signal turlari (yorqinlik va xromans), turli xil kodlovchi turlari (harakat kompensatsiyasi va 3 o'lchovli kodlash, pastki tarmoqli va konvertatsiya qilish kodlash) va turli xil signal muhitlariga (intervalgacha va progressiv skanerlash, kameraga nisbatan juda toza) murojaat qilish kerak (har qanday vaziyat uchun empirik pertseptual modelni kashf etmasdan shovqin bilan cheklangan ma'lumotlar, masofadan turib ko'rishga nisbatan). Agar idrok algoritmlari shu yo'llar bilan yanada mustahkamlansa, ularni yangi xizmatlar va kodlash standartlari uchun tez rivojlanayotgan texnologiyalarga kiritish imkoniyati ham ancha yuqori.

Kodlashning turli modullarida idrok etishning rolini yaxshiroq tushunish kerak. Boshqacha qilib aytganda, sezgi ko'rsatkichlari harakatni kompensatsiya qilish algoritmlari, fazoviy-vaqtinchalik kodlash, vektorli kvantlash, oldingi va keyingi ishlov berish, vaqt chastotalarini tahlil qilish usullari, shu jumladan multiresolution, piramida va to'lqinlar texnikasi, va nihoyat yaxshilanishi kerak, signallarni ishlab chiqarish uchun paydo bo'lgan modellar (masalan, inson yuzi tasvirlari uchun simli ramka modeli [1]).

Vizyonda shovqinni maskalash nazariyalarini yaxshiroq birlashtirish kerak, xususan vaqtinchalik maskalashni yaxshiroq tushunish va qo'llash kerak.

1-rasmdagi MND modelidagi buzilishning davomiyligi muhim qo'shimcha ishlarga muhtoj. Hozirgi vaqtda DND (R) buzilishining qabul qilinadigan yo'lini belgilashdan ko'ra JND nuqtasini (Rp (0) tezlikni nolli sezgirlik buzilishi) o'rnatish juda yuqori chegara deb ataladi. Nolga teng bo'lmagan D. mintaqasi. Bu 2-rasmda ko'rsatilgan. Dp (R) ning aniq shakli chindan ham noma'lum, ammo biz uning mse asosidagi buzilish darajasi egri chizig'idan chap tomonga yaxshi siljiganligini bilamiz; bu egri chiziq RND (0) ning JND nuqtasidan sezilarli darajada yuqori bo'lgan nol buzilish tezligiga ega Rrmse (0). Gomomorfik model sezgir buzilish – tezlik egri chizig'ining shaklini aniqlash metodologiyasida foydali bo'lishi mumkin. Dp (R) funktsiyasi mavjud bo'lsa ham, ushbu bilimlarni statsionar bo'lmagan kirish bilan haqiqiy kodlovchi ichiga kiritish juda qiyin muammo. Ushbu muammoni hal qilishning bir qismi 1-rasmda bit tezligini boshqarishni ta'minlaydigan samarali buferni boshqarish mexanizmini loyihalashdir.

1-rasm
Sezgining sifat ko'rsatkichlarini (kodlash algoritmining ichki ishlarida) chuqurroq anglash bilan yakuniy signalning (dekoderning chiqishida) sub'ektiv sifatini baholash uchun yaxshi metodologiyalarni kutish mumkin. Xususan, biz umumiy sifatning sub'ektiv mazmunli ob'ektiv o'lchovini izlashda ko'proq yutuqlarni kutishimiz mumkin va ehtimol vaqt talab qiladigan va murakkab sub'ektiv testlarga bo'lgan ehtiyojni minimallashtirishimiz mumkin.

Va nihoyat, pertseptual kodlash ko'proq fanga aylanib borishi bilan (u hozirgi san'at o'rniga), ushbu sohadagi darslar va vositalar signallarni siqib chiqarishdan tashqarida bo'lgan vazifalarga juda mos keladi. Bunday muammolardan biri bu signallarni degradatsiyasining turli sinflari mavjud bo'lganda ko'p foydalanuvchilik tarmog'ida xizmat ko'rsatish sifatini o'lchash va maksimal darajaga ko'tarish: kodlash buzilishi, bit xatolarining ta'siri, paket yo'qotishlari va kechikish. Yana bir muammo shundaki, multimedia tizimidagi kompozit signallarning sifatini o'lchash va uni maksimal darajada oshirish: audiovizual signalning audio va visual qismlarining individual sifat darajalaridan farqli o'laroq qabul qilingan umumiy sifati; va keyingi avlodning zamonaviy aloqa tizimlarida telepresensiya sifatini baholash va yaxshilash bilan bog'liq katta muammo.

To'lqin signallarining yuqori tezlikdagi namunalari katta hajmdagi ma'lumotlarni ishlab chiqaradi. Buning ichida faqat signal xususiyatlari (asosiy komponentlar) zararni aniqlash uchun muhimdir. Signalni siqish ahamiyatsiz tarkibni olib tashlash va faqat kerakli xususiyatlarni saqlab qolish uchun ishlatiladi. Ushbu yo'nalishdagi signalni siqish texnikasi signalni ortiqcha miqdorini (chegara asosida chiziqli siqishni) yo'q qilish (Levin va Lieven, 1998), juda o'zaro bog'liq bo'lgan kirish o'zgaruvchilarini tekshirish (Staszewski va boshq., 2004), Sammon xaritalash yoki asosiy komponentlar tahlilidan foydalanishni o'z ichiga oladi. (PCA) (Staszewski, 2002; Staszewski va boshq., 2004).


DDF yondashuvida X (vektor) signalini boshqa shaklga (vektor) aylantirish uchun polga asoslangan chiziqli siqishni yondashuvidan foydalaniladi, masalan, to'lqin o'zgarishi yordamida vaqt makonidan vaqt chastotasi domeniga. Siqish yangi vektordagi ba'zi elementlarni pol chegarasidan pastroqqa majburlash va ularni bekor qilish, so'ngra teskari transformatsiya yordamida signalni qayta tiklash orqali amalga oshiriladi. Eshik, c, dasturga qarab c=2σ (σ – signalning standart og'ishi), (N – signal namunalarining soni) yoki bo'lishi mumkin. Eshik qanchalik baland bo'lsa, siqilish darajasi shuncha yuqori bo'ladi. Keraksiz ma'lumotlarni olib tashlangandan so'ng, rekonstruksiya qilingan signallarda delaminatsiyaga tarqalgan to'lqin tarkibiy qismlari ta'kidlanadi.

Illyustratsiya yo'li bilan, signalni qayta ishlashning bunday yondashuvi shakl 7.9 (a) da ko'rsatilgan Qo'zichoq to'lqin signalini qayta ishlash uchun qabul qilingan (Su va Ye, 2005). Raqamli o'tkazgich filtrlaridan foydalanib, faol qo'zg'alish chastotasidagi filtrlangan komponentlar shovqin tarkibiy qismlaridan ajratilgan bo'lib, 7.9 (b)-rasmda ko'rsatilgan. Spektrografik tahlil to'lqinli energiya spektrini hosil qilish uchun o'tkaziladi (7.9 (s-rasm)) va uning siqilgan shakli 7.9 (d)-rasmda ko'rsatilgan. Qo'zichoq to'lqin signalining DDF ketma-ket olinadi, shakl 7.9 (e) da ko'rsatilgan. Shakl 7.9 (a) dan (e) gacha, Qo'zichoq to'lqinining asl signali ixcham shaklda, ammo muhim xususiyatlarini yo'qotmasdan qayta belgilanishi ko'rinadi.

XULOSA
Xulosa o’rnida shuni aytib o’tishim kerakki bugungi kunda bu sohaga bo’lgan ehtiyojning ortib borishi bu sohadagi izlanishlarni qizg’in bo’lishiga sabab bo’lmoqda va ko’plab tatqiqotchilar bu sohada o’zlarining katta-yu kichik yutuqlariga erishmoqdalar. Ularning bu yutuqlari hammamizga o’rnak bo’ladi deb o’ylayman.
FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR
1. www.ziyonet.uz

2. www.digitalsounds.com

3. www.b3net.com