Теоретические основы цифровой обработки и представления сигналов, Умняшкин С.В., 2009


Теоретические основы цифровой обработки и представления сигналов, Умняшкин С.В., 2009.

  Учебное пособие предназначено для студентов, обучающихся по направлению «Информатика и вычислительная техника» и специальности «Прикладная математика», включает в себя общие теоретические вопросы, связанные с цифровым представлением сигналов, основами анализа линейных дискретных систем. Значительное внимание уделено вопросам эффективного представления информации (сжатия данных) и использования вейвлет-преобразований.
Предназначено для студентов ВУЗов, может быть рекомендовано в качестве дополнительного материала для направлений радиотехнического и телекоммуникационного профиля.

Теоретические основы цифровой обработки и представления сигналов, Умняшкин С.В., 2009

Словарные методы кодирования.
Рассмотренные нами ранее методы эффективного кодирования опираются на вероятностную модель сообщения, описываемую простой или сложной цепью Маркова. При этом мы указывали (см. разделы 5.7, 5.8) на значительные сложности, которые возникают на практике при статистическом моделировании и кодировании источников с памятью. В литературных текстах, например, возможно появление полностью повторяющихся слов и фраз из десятков символов, поэтому использование марковской модели для описания источника сообщений и реализация процедуры эффективного кодирования становятся здесь просто невозможными.

Альтернативный подход к кодированию сообщений, для которых характерно появление повторяющихся последовательностей символов, основан на идеях, опубликованных в 1977 г. Лемпелом (Lempel) и Зивом (Ziv). Они предложили первый словарный метод кодирования данных, названный по первым буквам фамилий авторов и году его опубликования LZ77.

Оглавление
Предисловие
Глава 1. Элементы функционального анализа
1.1. Линейные нормированные пространства
1.2. Анализ в линейных нормированных пространствах
1.3. Банаховы пространства
1.4. Пространства со скалярным произведением
1.5. Аппроксимация в гильбертовом пространстве
1.6. Примеры ортогональных систем в пространстве L2
Глава 2. Спектральное представление функции
2.1. Тригонометрические ряды Фурье. Интеграл Фурье
2.2. Обобщенное преобразование Фурье
2.3. Принцип неопределенности время-частотного представления сигналов
2.4. Энергетический спектр. Спектр мощности
Глава 3. Дискретизация и квантование сигналов. Дискретные ортогональные преобразования
3.1. Преобразование непрерывных сигналов в дискретные
3.2. Дискретизация по критерию наибольшего отклонения
3.3. Частотный критерий выбора шага дискретизации
3.4. Спектр дискретного сигнала
3.5. Дискретное преобразование Фурье
3.6. Быстрое преобразование Фурье (БПФ). Алгоритм БПФ с прореживанием по времени
3.7. Алгоритм БПФ с прореживанием по частоте
3.8. Дискретное преобразование Уолша
3.9. Дискретное преобразование Хаара
3.10. Некоторые применения дискретных ортогональных преобразований
3.11. Квантование дискретных сигналов
Глава 4. Линейные дискретные системы
4.1. Z-преобразование
4 2. Линейные дискретные фильтры (ЛДФ)
4.3. Соединения и структурные схемы фильтров
4.4. Устойчивость ЛДФ
4.5. Частотная характеристика ЛДФ
4.6. Синтез КИХ-фильтров по частотной характеристике
4.7. Нахождение отклика фильтра с использованием БПФ
4.8. Согласованный дискретный фильтр
Глава 5. Основы прикладной теории информации
5.1. Дискретный источник сообщений без памяти, количество информации. Энтропия
5.2. Основные теоремы о кодировании источника без памяти
5.3. Эффективное кодирование дискретного источника без памяти по методам Шэннона — Фано и Хаффмана
5.4. Кодирование длин серий
5.5. Арифметическое кодирование
5.6. Условная энтропия
5.7. Кодирование дискретного источника с памятью
5.8. Статистическое моделирование источника
5.9. Неопределенность непрерывного источника сообщений. Дифференциальная энтропия
5.10. Словарные методы кодирования
Глава 6. Теоретические основы применения ортогональных преобразований для представления дискретных сигналов
6.1. Корреляция как мера статистической зависимости данных. Преобразование Карунена — Лоэва
6.2. Эффективность использования дискретных ортогональных преобразований для кодирования коррелированных данных
6.3. ДПФ в вещественной форме. Дискретное преобразование Хартли
6.4. Дискретный марковский процесс первого порядка. Дискретное косинусное преобразование (ДКП)
6.5. Компрессия изображений на основе двумерного ДКП
6.6. Аппроксимационный подход к выбору преобразований для кодирования дискретных сигналов. Частотная трактовка
6.7. Время-частотный анализ. Оконное преобразование Фурье
Глава 7. Вейвлет-преобразования и их приложения для обработки дискретных сигналов
7.1. Кратно-масштабный анализ
7.2. Проектирование функции на подпространства КМА
7.3. Вычисление вейвлет-преобразований
7.4. Квадратурно-зеркальные фильтры (КЗФ)
7.5. Свойства КЗФ
7.6. Построение масштабирующих функций и вейвлетов по масштабирующим уравнениям
7.7. Примеры синтеза вейвлетов
7.8. Биортогональные вейвлет-преобразования
7.9. Применение вейвлет-преобразований для сжатия сигналов
7.10. Двумерные дискретные вейвлет-преобразования
Список литературы.



Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате и читать:

Скачать книгу Теоретические основы цифровой обработки и представления сигналов, Умняшкин С.В., 2009 - fileskachat.com, быстрое и бесплатное скачивание.

Скачать




Скачать книгу Теоретические основы цифровой обработки и представления сигналов, Умняшкин С.В., 2009 - pdf - Яндекс.Диск.
Дата публикации:





Теги: :: :: ::


Следующие учебники и книги:
Предыдущие статьи:


 


 


Книги, учебники, обучение по разделам




Не нашёл? Найди:





2016-12-05 09:26:32