Просте цілочисельне косинуснe перетворення порядку 16 для кодування сигналів і зображень

• Veröffentlicht in: Искусственный интеллект
• Datum: 2014
• 1. Verfasser: Луц, В.К.
• Format: Artikel
• Sprache: Ukrainian
• Veröffentlicht: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2014
• Schlagworte: Анализ и синтез коммуникационной информации
• Online Zugang: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/85309
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Zitieren: Просте цілочисельне косинуснe перетворення порядку 16 для кодування сигналів і зображень / В.К. Луц // Искусственный интеллект. — 2014. — № 4. — С. 31–43. — Бібліогр.: 5 назв. — укр.

З метою підвищення ефективності передачі даних в безпровідних мережах, включаючи сигнали, зображення та відеокадри, в статті запропоноване нове просте цілочисельне косинусне перетворення розмірності 16, ефективне за швидкодією (2,2-3,2 рази). Перетворення орієнтоване на реалізацію об’єктними та бортовими засобами, які входять до складу абонентських систем безпровідних мереж. Крім того, в статті пропонується використовувати перетворення, які мають підсилені властивості фільтрації даних для зменшення шумів та виділення найбільш інформативних даних. С целью повышения эффективности передачи данных в беспроводных сетях, включая сигналы, изображения и видеокадры, в статье предложено новое целочисленное косинусное преобразование размерности 16, эффективное по быстродействию (2,2 – 3,2 раза). Преобразование ориентировано на быструю реализацию объектными и бортовыми средствами, которые входят в состав абонентских систем беспроводных сетей. Кроме того, в статье предлагается использовать преобразования, которые имеют усиленные свойства фильтрации данных для уменьшения шумов и выделения наиболее информативных данных. To improve the efficiency of data transmission in wireless networks, including signals, images and videos, the article proposes a new integer cosine transform dimension 16, effective for speed (2.2-3.2 times). Transform focuses on rapid implementation object and on-board equipment, which are part of subscriber systems wireless networks. In addition, the article proposes to use transforms that have strengthened properties of data filtering to reduce noise and highlight the most informative data.