联合编码

本文探讨了无线视频传输中联合源信道编码(JSCC)的节能策略,特别是在低功率条件下。研究指出,在不同发射功率水平下选择合适的编码方式可以有效降低能耗。此外,文章还分析了BER、R-D曲线及计算复杂度与信源码率的关系。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Q.Zhang and W.W.Zhu "A Power-Optimized Joint Source Channel Coding for Scalable Video Streaming over wireless channel" 2001

1.对比了当前JSCC中的FEC和ARQ以及功率考虑。指出了几个比较重要的参考文献,对能量考虑方面有帮助

2。对于JSCC中的BER and R-D曲线以及Power and Complexity曲线进行分析,指出在一定的失真度要求下,存在最优的(最小的)能量消耗。

3。提出对Source Coding FPGS, two type: BL and EL, and use FEC+ARQ and FEC to do the error control.把问题最后转化成一个最优化的问题。

min (PBL+PEL)

st. D(RARQ)+D(RFEC)<=D(t)

and Rs(t)+RARQ(t)+RFEC(t)<=R(t)

本文是假定了编码端使用的编码方式,然后对解码端解码的时候使用最低功率的限制,当需要重传时,发送一个重传要求。

---------------------------------------------------------------

efficient wireless image transmission under a total power constraint

1.考虑到信源编码器,信道编码器,以及硬件功率消耗,提出整体的功率最低。

2。参考文献4提出,对于低发射功率,使用比较差的信源编码器,使得信道上的冗余信息尽量减少,这样比较节省能源,对于高发射功率,使用比较好的信源编码器,同时信道上的冗余信息多一些,但同比特率下包含的信息多,这样节省能量。

3。提出了对于某种CMOS,每一个乘加所需的能量。

 --------------------------

adaptive low power multimedia wireless communications

1.提出整体能耗最小的概念,基于这种考虑,参考了处理能耗和发射能耗,并且提出几种规律

计算复杂度和信源码率成反比,信源码率和失真度成反比,失真度和能耗之间的关系不明确。

2。分析了对于一个图像,编码所用的能量大小。设计了失真度,图像大小等。

3。指出,在低发射功率情况下,用比较差的编码方式比较好,在比较高的发射功率下,用比较强的编码方式比较好。但是这个结果不能使用,没有考虑在超近距离情况下的特点。

### 时频联合编码器概述 时频联合编码器是一种结合时间域和频率域特性的信号处理技术,旨在通过分析信号的时间变化和频率分布来实现高效的数据表示或压缩。这种方法广泛应用于音频、视频以及图像处理领域。 #### 实现原理 时频联合编码器的核心在于将输入数据转换到时频域进行分析和编码。常见的做法是利用短时傅里叶变换(STFT)或者小波变换提取信号的时频特性[^2]。随后,通过对这些特征进行量化和编码完成数据压缩过程。具体来说: 1. **时频分析** 使用短时傅里叶变换或其他时频工具获取信号在不同时间段内的频率成分。这一步骤能够捕捉信号随时间变化的频率信息[^1]。 2. **特征提取与降维** 提取有用的时频特征,例如梅尔频率倒谱系数(MFCC),并对其进行降维操作以减少冗余信息。 3. **有损/无损编码** 对于高效率的需求场景,可以引入有损编码策略,在可接受范围内牺牲部分精度换取更高的压缩率。 4. **重建阶段** 解码端依据接收到的编码参数重新构建原始信号近似版本。尽管可能存在一定失真,但在许多实际应用场景下仍能满足质量要求。 以下是基于Python的一个简单示例代码展示如何使用`librosa`库来进行基本的声音文件时频联合编码流程模拟: ```python import librosa import numpy as np def time_frequency_encoder(file_path, sr=22050): # 加载音频文件 y, _ = librosa.load(file_path, sr=sr) # 计算 STFT (Short-Time Fourier Transform) D = librosa.stft(y) # 转换为幅度谱 S_db = librosa.amplitude_to_db(np.abs(D), ref=np.max) # 提取 MFCC 特征作为例子 mfccs = librosa.feature.mfcc(S=S_db, n_mfcc=13) return mfccs if __name__ == "__main__": file_name = 'example_audio.wav' encoded_features = time_frequency_encoder(file_name) print(f"Encoded Features Shape: {encoded_features.shape}") ``` 此脚本展示了从加载音频文件到计算其MFCC的过程,这是典型的时频特征提取步骤之一。 ###
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值