Signallarning ixchamlashtirish algoritmlari oʼrganish reja

3.16 – 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 vizual 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 bygungi 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’zlaring katta yu kichik yutuqlariga erishmoqdalar.Ularning bu yutuqlari hammamizga urnak bo’ladi deb o’ylayman.
Foydalanilgan adabiyotlar

• Ziyonet.uz
• Digitalsounds.com
• B3net.com