Wielopoziomowa dekompozycja i rekonstrukcja sygnału za pomocą pakietów falkowopodobnych przy zastosowaniu bazy kosinusowej

• Autorzy: Tariov A. , Majorkowska-Mech D.
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule zostały przedstawione procedury wielopoziomowej dekompozycji oraz rekonstrukcji sygnału metodą pakietów falkowopodobnych z wykorzystaniem bazy DCT-II. Metoda ta, pod warunkiem zastosowanie szybkich algorytmów wyznaczania transformaty DCT-II, pozwala przyspieszyć proces realizacji wielopoziomowej dekompozycji sygnału w stosunku do metody tradycyjnych pakietów falkowych. Może być ona wykorzystana np. do kompresji stratnej. Możliwości kompresji są wtedy porównywalne do tych, jakie uzyskamy stosując filtry o średnich długościach (L = 6), a przedstawiona metoda jest obliczeniowo korzystniejsza od metody pakietów falkowych ze względu na redukcję liczby operacji arytmetycznych.

EN

In this paper an original approach to the multircsolution signal representation suchlike as obtained by applying wavelet packet method, though not with the aid of wavelet technology, but using classical discrete, orthogonal bases, has been presented. The computational procedures of multilevel signal representation using the cosine function base have been proposed. The application of decomposition in this base allows, by signal compression, to keep compression parameters similar or even better than by using the conventional wavelet packet method as well as to reduce arithmetical operations number in comparison with the number of operations at signal decomposition computation by applying wavelet packed method.

Słowa kluczowe

PL

odrębna baza kosinusowa; wielopoziomowa reprezentacja sygnałów; dyskretna transformata cosinusowa; dyskretna transformata falkowa; pakiety falkowe

EN

discrete cosine transformations; wavelet packet method; wavelet-like packet method

• Wydawca: Komisja Informatyki Polskiej Akademii Nauk, Oddział w Gdańsku
• Czasopismo: Metody Informatyki Stosowanej
• Rocznik: 2007
• Tom: nr 2(Tom 12)
• Strony: 165--175
• Opis fizyczny: Bibliogr. 13 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Tariov A.

autor

Majorkowska-Mech D.

• Politechnika Szczecińska, Wydział Informatyki

Bibliografia

• [1] Zieliński T. P. Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. WKŁ, Warszawa, 2007.
• [2] Białasiewicz J. T. Falki i aproksymacje. WNT, Warszawa, 2000.
• [3] Mallat S. G. A theory for mulliresolution signal decomposition: The wavelet representation. IEEE Trans. Patt. Anal. Mach. Intell., vol. 11, July 1989, pp. 674-693.
• [4] Daubechies I. Ten Lectures on Wavelets. SIAM, Philadelphia, PA, 1992.
• [5] Strang G.: Nguyen T. Wavelets and Filter Banks. Wellesley, MA: Wellesley-Cambridge Press, 1996.
• [6] Coifman, R. R., Wickerhauser M. V. Entropy-based algorithms for best basis selection. IEEE Trans, on Inf. Theory, vol. 38, 2, 1992, pp. 713-718.
• [7] Tariova G.| Tariov A. Wielopoziomowa reprezentacja sygnałów w dyskretnych bazach ortogonalnych. Metody informatyki stosowanej w zarządzaniu, Rocznik nr 6, Szczecin, Informa, 2004, s. 209- 213.
• [8] Dagman E., Kukharev G. Szybkie dyskretne transformaty ortogonalne. Nauka, Nowosybirsk. 1983 (w języku rosyjskim).
• [9] Tariov A.., Tariova G., Umiński W. Generalized procedures of wavelet-like transformations in discrete orthogonal bases. Polish .Journal of Environmental Studies, vol. 15, no. 4C, 2006, pp. 188-190.
• [10] Tariova G. Synteza efektywnych algorytmów wyznaczania dyskretnej transformaty falkowej dla wielopoziomowej reprezentacji danych cyfrowych. Szczecin, 2007, rozprawa doktorska.
• [11] Tariov A., Majorkowska-Mech D. The multilevel signal representation m discrete base of cosine functions. Elektronika konstrukcje technologie zastosowania, Rok XLVIII, Nr 7/2007, s. 20-21.
• [12] Lee B. A new algorithm to compute the discrete cosine transform. IEEE Trans. Acoust. Speech Signal Process, 32, 1984, pp. 1243-1245.
• [13] Hou H. S. A Fast recursive algorithm for computing the discrete cosine transform. IEEE Trans. Acoust. Speech Signal Process, 35, 1987, pp. 1455-1461.