Tuzuvchilar: tatu farg`ona filiali

Usullarning imkoniyatlari va omillarni hisobga olish. Oldindan aytish usuli kodlashtirilganda tasvir signallari manbasi hamda uzatish kanallarining o’ziga xosliklarini hisobga olish zarur. Bu usulning muhim omillaridan biri – uning kanal xatoliklariga nisbatan sezgirligidir. Uzatilgan xato signal xato tiklangan signallar ketma-ketligiga olib keladi, xatolik signalining susayishi signal tiklovchining impulьs xususiyatiga bog’liq. Uzatilgan xatolik satr ichida yoki satrdan satrga o’tish ishlatilayotgan algoritmga bog’liq bo’ladi.
Bu usulda har bir elementni saqlash uchun zarur bitlar sonidagi IKM ga nisbatan yutuq tasvirlarning ko’rinishi, tiklanish aniqligiga bo’lgan talab, hamda kodlashtirish algoritmiga bog’liq, tiklanish darajasi 3-3,5 ga borishi mamkin.
Oldindan aytish xatolik signalini kvantlash. Xatolik signalini uzatish yoki saqlash uchun uni avval kvantlash, keyin kodlashtirish lozim. CHiziqli yoki chiziqli bo’lmagan kodlashtirish jarayonida kvantlash qadami kodlashtirish usuliga bog’liq bo’ladi, masalan statistik kodlashtirish uchun chiziqli kvantlash qadami maqsadga muvofiqdir. CHiziqli kvantlashda qadamni kichik olish kvantlangan signal entropiyasini kichraytiradi (minimallaydi). Ayirma signalni statistik kodlashtirish uzutiladigan signal oqimini qisqartiradi., lekin qisish koffitsenti juda kam hollardagina 2 ga boradi. Bu o’rinda ayirma signalni chiziqli bo’lmagan kvantlash maqsadga muvafiqdir. Bu jarayon qadamini tanlashga 2 xil yondoshish mumkin. 1-chisi kvantlash o’rta kvadratik xatolikni minimallash.
Bu holda, agar oldindan aytish usuli bilan sonli signal kodlashtirayotgan bo’lsa, ayirma signal gistogramma vositasida beriladi. Ayirma signalni kvantlash daraja va bo’sag’alari quyidagicha aniqlanadi:
1 i  i  n
_m i1 ( j):_i1  j ₁ :_i _0.5^i1 P( j⁾_ (i  0,1,...,2 )
bu yerda R (j) – ayirma signalining j-qiymati kelishi ehtimolligi; ₁–1-chi bo’sag’a; 1-1-chi kvantlash darajasi; m-chiziqli bo’lmagan kvantlash darajalari soni; [ . . ] –eng yaqin butun songa tenglashtiradi.
Agar darajalari tekis taqsimlanmagan signal kodlanadigan bo’lsa, kvantlash qadamlari kengligi ham keskin notekis bo’ladi. Katta ehtimollikka ega bo’lgan ayirma signalning kichik qiymatlari aniqroq, kataklari esa pastroq aniqlikda kvantlanadi.