Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  NLMS
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
PL
W artykule przedstawiono problematykę oraz ogólną zasadę działania filtrów adaptacyjnych. Przedstawione zostały także wyniki badań skuteczności działania filtrów z rodziny LMS (LMS, NLMS, oraz LMS i NLMS ze wstępną dekorelacją sygnału) z wykorzystaniem realnego zarejestrowanego sygnału radiokomunikacyjnego. Na potrzeby realizacji badań zostało wykonane programowe środowisko w którym zaimplementowano tą rodzinę algorytmów.
EN
The article presents the issues and the general operation principle of the adaptive filters. Article also includes test results of the effectiveness of the filters in the LMS family (LMS, NLMS and also LMS and NLMS with initial signal decorrelation) using record of real radio communications signal. For the implementation of research has been done programming environment that implements this family of algorithms.
2
Content available remote Wykorzystanie sieci neuronowych do bezstratnej kompresji obrazów cyfrowych
PL
W artykule zaprezentowano metodę bezstratnej kompresji obrazów. Zastosowano w niej modelowanie z wykorzystujące nieliniową predykcję, która bazuje na sieciach neuronowych. Przedstawiono wyniki badań efektywności w zależności od liczby epok, wielkości okna uczącego oraz liczby neuronów w poszczególnych warstwach sieci. Ponadto dla tych parametrów dokonano też analizy czasu trwania procedury kodującej. Po dobraniu odpowiednich parametrów metodę uzupełniono o autorskie 3 kroki pozwalające zwiększyć efektywność proponowanej metody kompresji.
EN
In this paper, it is presented a method of lossless image compression that benefits from modeling with non-linear prediction based on neural networks. Effectiveness measures are provided with respect to the number of epochs, teaching window size and the neurons' number in each network layer. Moreover, for these parameters a time analysis of the encoding procedure is presented. After selecting the suitable parameters, the procedure has been extended by 3 steps resulting in effectiveness increase of the proposed compression method.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.