Стиск зображень з використанням методу дерев нулів хвилькового перетворення
Стиск зображень з використанням методу дерев нулів хвилькового перетворення - раздел Связь, Тема 1: Вступ до дисципліни Проектування цифрової обробки сигналів та зображень. Основні поняття та визначення 1. Області застосування та основні задачі цифрової обробки сигналів Хвильковий Розклад Зображення Можемо Мислити Собі Як Просторову Множину Коефі...
Хвильковий розклад зображення можемо мислити собі як просторову множину коефіцієнтів, яка складається з дерев. Дерево коефіцієнтів хвилькового перетворення означається як множина коефіцієнтів із різних областей, що описують ту саму просторову ділянку в зображенні.
На рис.8.11. показано трирівневий хвильковий розклад зображення Lena та структуру дерева хвилькових коефіцієнтів, які відповідають за ділянку ока в зображенні. Стрілки на рис. (б) показують співвідношення батьківські вершини – дочірні вершини в дереві; H позначає високу частоту, L - низьку частоту, 1,2,3 - рівні частот. Найбільш низькочастотна компонента хвилькового розкладу представляється кореневими вершинами дерева, які знаходяться у верхньому лівому куті. Найбільш високочастотна компонента хвилькового розкладу представляється кінцевими вершинами дерева, які знаходяться у нижньому правому куті. За винятком кореневої вершини, яка має лише три дочірніх вершини, кожна батьківська вершина має чотири дочірніх вершини, а саме ділянку розміру 2х2 з тим самим просторовим розташуванням у більш високочастотній компоненті.
(а) (б)
Рис. 8.11. (а) Трирівневе хвилькове перетворення зображення. (б) Дерево коефіцієнтів
Методи стиску зображень з використанням дерев нулів (EZW, SPIHT) ґрунтуються на ідеї використання багатьох проходів для кодування дерев нулів, щоб передати найбільші хвилькові коефіцієнти спочатку.
Дерева нулів переглядаємо, користуючись змінними порогами.
Множина коефіцієнтів дерева називається суттєвою, якщо значення найбільшого коефіцієнта в цій множині не менше від певного порога (наприклад, поріг може бути степенем двійки). В іншому випадку ця множина є несуттєвою. Аналогічно, коефіцієнт називається суттєвим, якщо його значення не менше від певного порога. В іншому випадку цей коефіцієнт є несуттєвим.
У кожному проході суттєвість більшої множини в дереві аналізується спочатку. Якщо множина несуттєва, вона кодується відповідним символом, і при відтворенні всі множина заповнюється нулями. В іншому випадку множина розбивається на підмножини (дочірні множини) для подальшого аналізу на суттєвість. Після того, як в поточному проході проаналізовано всі коефіцієнти, поріг перед черговим проходом зменшується вдвоє.
Основне припущення при кодуванні за допомогою дерев нулів полягає в тому, що більшість зображень можуть бути змодельовані як такі, що мають спадаючі спектральні значення. Це конкретно означає: якщо батьківська вершина дерева коефіцієнтів хвилькового пертворення несуттєва, то дуже висока ймовірність, що її дочірні вершини також будуть несуттєвими. У цьому разі дуже ефективно працює для стиску кодовий символ для дерева нулів.
Далі детально розглядаємо як приклад алгоритм EZW на підставі дерев нулів коефіцієнтів хвилькового перетворення. Цей метод запропонований Шапіро в роботі, опублікованій у 1993р. Метод SPIHT є розвитком методу EZW.
Позначення EZW утворене від слів Embedded Zerotree Wavelet. Пояснимо значення кожного із слів у цьому методі.
Слово wavelet (хвилькове) означає, що метод працює з коефіцієнтами хвилькового перетворення.
Слово embedded (вкладене) означає, що кодер стискає зображення, утворюючи потік бітів із зростаючою точністю. Тобто, коли до потоку додати більше бітів, відтворене зображення буде точнішим.
Слово zerotree (дерево нулів) означає, що метод використовує поняття дерева нулів. Хвилькове перетворення дає представлення зображення, структуроване на дерева. Дерево нулів – це четвіркове (кожна вершина розгалужується на чотири дочірніх вершини) дерево, усі коефіцієнти якого менші від поточного порогу. Це дерево кодується одним символом, а декодер відтворює його як заповнене нулями четвіркове дерево.
Ми проходимо коефіцієнти хвилькового перетворення у порядку, який називається порядком Мортона. Цей порядок схематично наведений нижче.
На кожному етапі виконують головний та підрядний проходи.
Головний прохід.
Якщо коефіцієнт додатній і більший від порогу, то він кодується символом p.
Якщо коефіцієнт від’ємний і за абсолютною величиною більший від порогу, то він кодується символом n.
Символом t кодується корінь дерева нулів.
Символом z кодується ізольований нуль, тобто коефіцієнт менший за абсолютною величиною від порогу, але не є коренем дерева нулів.
Якщо коефіцієнт закодовний як p або n, то ми заміняємо його для подальших проходів нулями. Крім того, вносимо його в список для підрядного проходу.
Підрядний прохід.
Поріг для підрядного проходу отримується зменшенням порогу для відповідного головного проходу вдвоє.
Якщо коефіцієнт більший від порогу, то він кодується значенням 1, а якщо менший – значенням 0.
Коефіцієнти кодуються в послідовних проходах. Для кожного проходу вибирається поріг, з яким порівнюються коефіцієнти. Якщо коефіцієнт більший за абсолютною величиною від порогу, то він кодується та заміняється нулем. У протилежному випадку коефіцієнт залишається для чергового проходу. Коли ми пройшли всі коефіцієнти, поріг зменшується і ми знову проходимо коефіцієнти, щоб додати більше деталей до вже закодованого зображення.
Розглянемо просте трирівневе хвилькове перетворення зображення розміру 8Х8 елементів. Матриця значень цього хвилькового перетворення наведена нижче.
Оскільки найбільше абсолютне значення коефіцієнтів у цій матриці рівне 63, ми можемо вибирати початковий поріг з проміжку (31,5;63]. Нехай початковий поріг дорівнює 32. Табл.8.1 описує опрацювання коефіцієнтів на першому основному проході.
Таблиця 8.1 Опрацювання коефіцієнтів на першому основному проході з порогом рівним 32.
Підсмуга
Значення коефіцієнта
Кодуючий символ
Значення при відтворенні
Коментар
LL3
p
1)
HL3
-34
n
-48
LH3
-31
z
2)
HH3
t
3)
HL2
p
HL2
t
4)
HL2
t
HL2
-13
t
LH2
t
LH2
z
5)
LH2
-9
t
LH2
-7
t
HL1
t(z)
6)
HL1
t(z)
HL1
t(z)
HL1
t(z)
LH1
-1
t(z)
LH1
p
7)
LH1
-3
t(z)
LH1
-2
t(z)
Використовуються такі кодуючі символи: p – суттєвий додатній коефіцієнт, n – суттєвий від’ємний коефіцієнт, z – ізольований нуль, t – корінь дерева нулів.
Якщо маємо несуттєвий коефіцієнт без дочірніх коефіцієнтів, то в цьому разі ситуації t чи z не розрізняються. Ми ставимо символ t.
Далі наведені коментарі до табл.8.1.
1) Коефіцієнт має значення 63, яке більше від порогу 32 і додатнє. Тому використовується символ p. При декодуванні цього символа декодер замінить його на серднє значення проміжку [32,64), тобто на 48.
2) Хоча коефіцієнт 31 є несуттєвим відносно порогу 32, він має суттєве дочірнє значення на дві рівні нижче в смузі LH1 рівне 47. Тому цей коефіцієнт заміняється на символ z ізольованого нуля.
3) Величина 23 менша від 32 і всі дочірні значення (3,-12,-14,8) у смузі HH2 і всі коефіцієнти у смузі HH1 несуттєві. Коефіцієнт 23 заміняється на символ t дерева нулів, а для всіх коефіцієнтів у смугах HH2 та HH1 під час першого основного проходу не утворюються ніякі символи.
4) Величина 10 менша від 32 і всі її дочірні значення (-12,7,6,-1) також менші від порогу 32. Отже, утворюється символ t дерева нулів.
Зауважимо, що в цьому дереві порушується гіпотеза про “спадаючий спектр”, бо коефіцієнт –12 в підсмузі HL1 більший за абсолютною величиною від свого батьківського коефіцієнта 10. Проте ціле дерево має значення менші від порогу 32, а тому ще є деревом нулів.
5) Величина 14 несуттєва порівняно з 32. Її дочірні значення рівні (-1,47,-3,2). Оскільки її дочірнє значення 47 суттєве, то утворюється символ ізольованого нуля.
6) Зауважимо, що ніякі символи не були утворені для підсмуги HH2, яка при проходженні коефіцієнтів передує підсмузі HL1. Також зауважимо, що оскільки підсмуга HL1 не має дочірніх вершин, то між символами t чи z немає різниці. Ми використовуємо символ t.
7) Величина 47 суттєва порівняно з 32. Зауважимо, що для подальших основних проходів цей коефіцієнт буде замінений значенням 0; так що при черговому основному проході з порогом 16 батьківське значення 14 цього коефіцієнта буде замінене символом кореня дерева нулів.
Під час першого основного проходу, який використовує поріг 32, знайдено чотири суттєвих коефіцієнти. Ці коефіцієнти уточнюються під час першого підрядногопроходу. Перед першим підрядним проходом проміжок для всіх суттєвих коефіцієнтів – це проміжок [32,64). Перший підрядний прохід уточнить ці величини і віднесе їх до проміжку [32,48), що кодується символом 0, або до проміжку [48,64), що кодується символом 1. Тобто, межею для прийняття рішення є число 48. Порядок дій при першому підрядному проході ілюструється в табл.8.2.
Таблиця 8.2. Опрацювання коефіцієнтів на першому підрядному проході.
Значення коефіцієнта
Кодуючий символ
Значення при відтворенні
Перший коефіцієнт рівний 63 і розміщується у верхньому проміжкому, центр якого дорівнює 56. Другий коефіцієнт рівний 34 і розміщується в нижньому проміжку. Третій коефіцієнт 49 є у верхньому проміжку, а четвертий коефіцієнт 47 – у нижньому проміжку.
Матриця, яка може бути відтворена декодером, виходячи з даних першого основного та підрядного проходів наведена далі.
Опрацювання продовжується на другому основному проході з новим зменшеним вдвоє порогом 16. Під час цього проходу проглядаються лише ті коефіцієнти, які ще не були ідентифіковані як суттєві на першому проході. Крім того, ті коефіцієнти, які раніше були ідентифіковані як суттєві, заміняються нулями.
Видозмінена матриця значень хвилькового перетворення перед другим основним проходом наведена нижче
Таким чином, на другому основному проході коефіцієнт –31 у підсмузі LH3 кодується як суттєвий від’ємний, коефіцієнт 23 у підсмузі HH3 як суттєвий додатній, три коефіцієнти у підсмузі HL2, які раніше не були ідентифіковані як суттєві, всі кодуються як корені дерев нулів. Так само кодуються як корені дерев нулів усі чотири коефіцієнти у підсмузі LH2 та всі чотири коефіцієнти у підсмузі HH2. На цьому другий основний прохід завершується.
Список для другого підрядного проходу містить коефіцієнти (63,34,49,47,31,23), які перед цим проходом представляли три проміжки [48,64), [32,48) [16,32) кожен з шириною рівною 16.
Опрацювання уточнить кожне значення, утворивши два нових проміжки для кожного з трьох вказаних проміжків. Використовуючи середні значення проміжків як значення для відтворення, декодер утворить такі величини (60,36,52,44,28,20).
Матриця, яка може бути відтворена декодером, виходячи з даних першого та другого основного та підрядного проходів наведена далі.
Опрацювання продовжується далі, чергуючи основний та підрядний проходи, і може бути зупинене у будь-який момент часу.
Усі етапи кодування та декодування ілюструються далі.
Етапи роботи EZW кодера
поріг = 32
D = pnztpttttztttttttptt
S = 1 0 1 0
поріг = 16
D = ztnptttttttt
S = 1 0 0 1 1 0
поріг = 8
D = zzzzzppnppnttnnptpttnttttttttptttptttttttttptttttttttttt
S = 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0
1 1 0 1 1 0 0 0
поріг = 4
D = zzzzzzztztznzzzzpttptpptpnptntttttptpnpppptttttptptttpnp
S = 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0
0 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1
1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1
0 1 1 0 0
поріг = 2
D = zzzzztzzzzztpzzzttpttttnptppttptttnppnttttpnnpttpttppttt
S = 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 1
0 0 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1
0 1 1 0 1 1 0 0 1 0 0 0
0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 0 1
1 0 0 1 1 0 0 0 1 1 1
поріг = 1
D = zzzttztttztttttnnttt
Етапи роботи EZW декодера
поріг = 16
рівень = 1
XX =
56 -40 56 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 40 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
поріг = 8
рівень = 2
XX =
60 -36 52 0 0 0 0 0
-28 20 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 44 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
поріг = 4
рівень = 3
XX =
62 -34 50 10 0 14 -14 0
-30 22 14 -14 0 0 0 0
14 14 0 -14 0 0 0 10
-10 0 -14 10 0 0 0 0
0 10 0 46 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0 10 0 0 0 0 0 0
поріг = 2
рівень = 4
XX =
63 -35 49 11 7 13 -13 7
-31 23 15 -13 0 5 7 0
15 15 0 -13 5 -7 0 9
-9 -7 -15 9 5 0 0 0
-5 9 0 47 5 7 0 0
0 0 0 0 0 0 0 5
0 0 7 -5 0 7 0 7
5 11 5 7 0 0 -5 5
поріг = 1
рівень = 5
XX =
63 -34 49 10 7 13 -12 7
-31 23 14 -13 3 4 6 0
15 14 3 -12 5 -7 3 9
-9 -7 -14 8 4 -2 3 2
-5 9 0 47 4 6 -2 2
3 0 -3 2 3 -2 0 4
2 -3 6 -4 3 6 3 6
5 11 5 6 0 3 -4 4
поріг = 0.5
рівень = 6
XX =
63 -34 49 10 7 13 -12 7
-31 23 14 -13 3 4 6 -1
15 14 3 -12 5 -7 3 9
-9 -7 -14 8 4 -2 3 2
-5 9 -1 47 4 6 -2 2
3 0 -3 2 3 -2 0 4
2 -3 6 -4 3 6 3 6
5 11 5 6 0 3 -4 4
початкове зображення =
63 -34 49 10 7 13 -12 7
-31 23 14 -13 3 4 6 -1
15 14 3 -12 5 -7 3 9
-9 -7 -14 8 4 -2 3 2
-5 9 -1 47 4 6 -2 2
3 0 -3 2 3 -2 0 4
2 -3 6 -4 3 6 3 6
5 11 5 6 0 3 -4 4
відтворене зображення =
63 -34 49 10 7 13 -12 7
-31 23 14 -13 3 4 6 -1
15 14 3 -12 5 -7 3 9
-9 -7 -14 8 4 -2 3 2
-5 9 -1 47 4 6 -2 2
3 0 -3 2 3 -2 0 4
2 -3 6 -4 3 6 3 6
5 11 5 6 0 3 -4 4
різниця =
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
Наведений вище процес кодування продовжується з одного проходу до наступного, і може бути зупинений на будь-якому етапі. Для кращого представлення кодування може бути застосоване кодування Хафмена для подальшого стиску потоку на виході EZW шифратора.
Рис. нижче показує початкові зображення Lena та Barbara. Вони були стиснуті до 0,25 бітів/піксель (коефіцієнт стиску 32:1) за допомогою методів JPEG (з використанням дискретних косинусних перетворень) та EZW. Порівняємо відповідні відтворені зображення.
Для цього слід використати певні міри спотворення, які характеризують відхилення відтвореного зображення від початкового зображення.
Переважно в області опрацювання зображень використовують такі міри спотворення:
Аналогові та цифрові сигнали.
До основних типів відносять аналоговий, дискретний і цифровий сигнали.
Аналоговим називають сигнал, неперервний у часі і значеннях. Такий сигнал описується неперервною або кусочно н
Основні типи сигналів
Фінітні сигнали. Фінітним називається сигнал, який визначений лише на деякому часовому проміжку і не існує поза ним, тобто при t>T, амплітуда сигналу рівна нулю.
Пер
Режим реального часу
Основними прикладними (інженерними, практичними) задачами обробки сигналів є:
1. Ідентифікація і розпізнавання.
2. Телекомунікації.
3. Обробка музичних і мо
Переваги і недоліки ЦОС
Перевагами ЦОС є:
Гарантована точність
Цілковита відтворюваність. Можна ідентично відтворити кожний елемент, оскільки відсутні відхилення, обумовлен
Основні операції цифрової обробки сигналів
Проте всі ці алгоритми, як правило - блокового типу, тобто побудовані на як завгодно складних комбінаціях досить невеликого набору типових цифрових операцій, до основного з яких відносяться: зго
Застосування ДПФ
На рис. 5.1 наведена схема взаємодії між часовою та частотною областями.
Основними сферами застосування ДПФ є:
- цифровий спектральний аналіз - аналізатори спектра, обробка мови,
ДПФ як згортка сигналу з базисними функціями
Оскільки комплексна експонента може бути представлена у виді дійсної та уявної частини (формула Ейлера), то основне рівняння ДПФ може бути записано таким чином:
Основні операції фільтрації
До основних операцій фільтрації інформації відносять:
- згладжування;
- прогнозування;
- диференціювання;
- інтегрування;
- поділ на певні складові;
Класи і параметри фільтрів
Залежно від призначення фільтру, а отже і загального виду його частотної характеристики, виділяють такі основні, найбільш розповсюджені, типи фільтрів (вибіркові фільтри):
-
Поняття про швидкі алгоритми
При побудові швидких алгоритмів використовують кілька основних прийомів. Серед них найголовнішими є :
1. Розбиття задачі на підзадачі.
2. Рекурсія - коли деякий метод чи прийом мо
Зменшення частоти дискретизації: децимація із цілим кроком
На рис. 1.1, а наведена блок-схема процесу децимації сигналу х(n) із цілим кроком М. На ній зображені цифровий фільтр захисту від накладення спектрів h(k) і схема стиску (компресор) частоти дискрет
Збільшення частоти дискретизації: інтерполяція із цілим кроком
Інтерполяція - це цифровий еквівалент процесу цифроаналогового перетворення, коли із цифрових вибірок, поданих на цифроаналоговий перетворювач, за допомогою інтерполяції відновлюється аналоговий си
Перетворення частоти дискретизації з нецілим кроком
У деяких ситуаціях часто буває потрібно змінити частоту дискретизації в неціле число раз. Приклад - цифрове аудіо, де може вимагатися передача даних з одного запам'ятовувального пристрою на інше, п
Багатокаскадне перетворення частоти дискретизації
У п.1.3 зміна частоти дискретизації відбувалося відразу з використанням єдиного коефіцієнта децимації або інтерполяції. Якщо потрібне значна зміна частоти дискретизації, такий підхід неефективний;
Розробка практичних конвертерів частоти дискретизації
Розробку практичного багатокаскадного конвертера частоти дискретизації можна розбити на чотири етапи:
Задати загальні вимоги до фільтрів захисту від накладення спектрів і придушення
Специфікація фільтру
Фактично продуктивність системи обробки при декількох швидкостях критично залежить від типу НІХ
і якості використовуваного фільтра. Відзначимо, що при децимації й інтерполяції можуть викор
Високоякісне аналого-цифрове перетворення в цифровому аудіо
У сфері цифрового аудіо постійно потрібно підвищувати якість, дозвіл і швидкість АЦП. Це привело до розробки однобітових АЦП із використанням методів дельта-сігма-модуляції. У результаті з'явилася
Процес формування АЧХ
Для обчислення АЧХ нерекурсивних ЦФ здебільшого застосовують метод передаточних функцій. Від передаточної функції, яка в загальному вигляді записується як многочлен виду:
H(Z)= a
Визначення і дослідження виду АЧХ
Нехай задано проаналізувати АЧХ фільтра з такими параметрами сигналу: l = 0,1, ...,31; А = 1, 2,...,100; S = 8, 16; Q = -64...64; N = 0,1, …, 31.
Згідно
Структура потокового (ковзаючого) процесора ШПФ.
6.Методика вибору оптимального складу НВІС
Розглядаються передумови і методика однокристальної реалізації швидкого перетворення Фур'є на приладах програмувальної логіки фі
Оцінка продуктивності вузла виконання операцій ШПФ на ПЛІС.
Оцінимо необхідну продуктивність пристрою обробки. Для обчислення ШПФ 256 точок за основою 2 з комплексними вхідними даними потрібно приблизно 3 тис. множень дійсних операндів і 5,5 тис. додавань д
Структура потокового (ковзаючого) процесора ШПФ.
У загальному випадку при побудові М-модуля ШПФ можна піти декількома шляхами: або спроектувати модулі з малими займаними обсягами, великим часом перетворення і малою швидкістю надходження вхідних д
Визначення нейрокомп’ютера.
Нейрокомпьютери - дуже модне слово, яке використовують направо і наліво. На початку 90-х років був дуже бурхливий розвиток даної тематики у вітчизняних розробках. Але разом з рядом серйозних розроб
Базова структура нейрокомп’ютера на основі ПОС.
Зупинимося на особливостях апаратної реалізації нейрообчислювача (НО) (див. рис.5) з можливістю паралельної обробки, що реалізують елементи нейромережі.
Порівняльні характеристики нейрокомп’ютерів на базі ПОС.
Для побудови НО (нейрообчислювач) перспективним є використання сигнальних процесорів із плаваючою крапкою ADSP2106x, TMS320C4x,8x, DSP96002 і ін. Типова структурна схема реалізації НО на основі сиг
Реалізація ШПФ на нейрокомп’ютері.
Розглянемо реалізацію ШПФ на базі процесора Л1879ВМ1(NM6403). Процесор Л1879ВМ1 - високопродуктивний спеціалізований мікропроцесор, що об’єднює в собі риси двох сучасних архітектур: VLIW (Very Long
Аналіз задач і алгоритмів
До основних галузей, де використовується опрацювання сигналів та зображень відносяться:
1. Радіолокація (РЛ) — виявлення, фільтрація сигналу з режекцією завад та накопичення сигналу.
Особливості задач і алгоритмів.
Аналіз наведених задач і алгоритмів їх розв’язання показує, що вони мають такі особливості:
- широкий динамічний і частотний діапазон сигналів, що обробляються;
- велика інтенсивн
Особливості організації обчислювальних засобів
1.2.1. Методи аналізу обчислювальних засобів архітектур.Технічно системи керування та опрацювання інформації реалізуються як комплекс спеціалізованих і універсальних засобів обчисл
Основні положення алгоритму ШПФ
Визначення 1. Дано кінцеву послідовність x0, x1, x2,..., xN-1 (у загальному випадку комплексних чисел). ДПФ полягає в пошуку послідовності
Основні формули
Теореми, що пояснюють суть перетворення Фур’є (наведені без доведення).
Теорема 1. Якщо комплексне число представлене у вигляді e j2πN, де N - ціле, то
Програмна реалізація основних елементів ШПФ
Алгоритм попередньої перестановки
Розглянемо конкретну реалізацію ШПФ. Нехай є N=2T елементів послідовності x{N} і треба одержати послідовність
Fft.cpp
/*
Fast Fourier Transformation
=====================================================
*/
#include "fft.h"
// This array contains values from 0
Нтерфейси DSP-процесорів
Ефективність роботи DSP- процесора в структурі системи залежить від організації каналів вводу-виводу. До складу сучасних DSP- процесорів (наприклад, ADSP-21ESP202) входять інтегровані АЦП/ЦАП, що з
Аналіз послідовного інтерфейсу з DSP-процесорами
Наявність послідовного порту усуває необхідність використання паралельних шин для підключення АЦП і ЦАП до DSP-процесорів.
Структурна схема одного з двох послідовних портів процесора сімей
ВЕКТОРНИЙ СПІВПРОЦЕСОР
Векторний співпроцесор - основний функціональний елемент Л1879ВМ1. Структурно він являє собою матрично-векторний операційний пристрій і набір регістрів різного призначення.
Операційний при
Продуктивність і точність обчислень.
Точність обчислень визначається кількістю біт, що відводяться для представлення коефіцієнтівW. Є два способи представлення значень косинусів і синусів у 8 розрядній сітці:
1. W =round(64.0
Загальна характеристика функцій ШПФ.
Вхідні і вихідні дані - цілі 32р. комплексні числа, формат збереження наведений на рис.3
Діапазон вхідних даних зазначений у таблиці 3.
Розрядність коефіцієнтів перетворення - 8 б
Адаптивні хвилькові перетворення : Хвилькові пакети.
Слід зауважити, що традиційний підхід використання хвилькових перетворень з фіксованою частотною роздільною здатністю (логарифмічне хвилькове перетворення) є добрий лише в загальному для типового с
Опрацювання мовних сигналів
Багато напрямків мовних технологій (опрацювання мовних сигналів з певною метою: стиск мовних сигналів, cинтез мови, зміна темпу мовлення, розпізнавання або визначення емоційного стану людини за гол
Мовні технології
Виділяють такі напрямки мовних технологій.
1. Стиск (кодування) мови.
Високого степеня стиску досягаємо використанням дискретних косинусних перетворень.
2. Синтез мови
Розпізнавання злитної мови з великим словником
Сучасні системи для розпізнавання злитної мови з великим словником ґрунтуються на принципах статистичного розпізнавання образів.
На першому етапі мовний сигнал перетворюється звуковий преп
Просочування спектральних складових
Вибір кінцевого часового інтервалу тривалістю NT секунд і ортогонального тригонометричного базису на цьому інтервалі обумовлює цікаву особливість спектрального розкладу. 3 континууму можливи
Вікна та їх основні параметри
В гармонійному аналізі вікна використовуються для зменшення небажаних ефектів просочування спектральних складових. Вікна впливають на можливість виявлення, роздільну здатність, динамічний діапазон,
Класичні вікна
Всі наведені вікна представляються як парні (щодо початку координат) і містять непарну кількість точок. Для перетворення вікна в ДПФ-парне вікно достатньо відкинути крайню праву точку і зсунути пос
Гармонійний аналіз
Проаналізуємо вплив властивостей вікна на ефективність виявлення слабої спектральної лінії у присутності інтенсивної близько розташованої лінії. Якщо обидві спектральні лінії потрапляють в біни ДПФ
Висновки
В даному навчальному посібнику описані основні алгоритми опрацювання сигналів та зображень та шляхи їх реалізації. Основна увага приділена системному підходу, який дозволяє розв’язати певну задачу,
Література
1. Айфигер, Эммануил С., Джервис, Барри У. Цифровая обработка сигналов: практический поход, 2-е изд.: Пер. с англ. – М.: Издательский дом “Вильямс”, 2004. – 992с.
2. Цифров
Рархічність засобів обробки радіолокаційної інформації.
Обробка радіолокаційної інформації (РЛІ) як правило складається з декількох етапів.
Первинна обробка РЛІ здійснюється апаратурою радіолокаційної станції (АПОІ РЛС) з видачею інформа
Вимоги до системи
1. Система повинна будуватися на сучасній елементній базі з використанням відповідних міжнародним стандартам конструктивов і інтерфейсів
2. Система повинна мати модульну структуру і будува
Елементна база
Орієнтація на два механічних конструктива і на дві стандартні системні шини приводить до того, що можуть існувати три різних типи уніфікованих модулів:
1. Система на основі ПЕОМ із шинами
Архітектура системи
Пропонується комбінована архітектура на основі поділюваної системної шини і конфігурованих користувачем високопродуктивних прямих з'єднань модулів між собою для рішення задач високопродуктивної обр
Апаратна реалізація мережі
Вузли обчислювальної мережі виконані на процесорах TMS320C40 (TMS320C44), до яких підключена зовнішня оперативна пам'ять ємністю 512-1024 кбайт. У залежності від реалізації процесорного модуля (TІМ
Найпростіша первинна обробка РЛИ на МП мережі
Для відпрацьовування і реалізації на мультипроцесорній мережі найпростішого алгоритму первинної обробки даних було розроблено функціональне програмне забезпечення (ФПЗ), що реалізує алгоритм, зобра
Призначення ПФОС.
Пристрій формування й обробки сигналів /ПФОС/ входить до складу когерентної далеко-доплерівської радіолокаційної станції, що працює в імпульсному чи квазінеперервному режимі випромінювання і прийом
Принцип побудови і структура ПФОС.
Пристрій формування й обробки сигналів побудовано по модульному принципі з нарощуванням структури і складається з окремих взаємозамінних програмно-апаратних модулів. Кожен програмно-апаратний модул
Технічна реалізація модуля.
Модуль формування й обробки сигналів реалізований на основі пристроїв програмувальної логіки фірм Xіlіnx, Altera і сигнальних процесорів фірми Analog Devіces. Основні технічні характеристики модуля
Модуль кодуючого пристрою .
Кодуючий пристрій призначений для :
· забезпечення режимів роботи РЛС і необхідних робочих шкал дальності;
· формування модулюючих сигналів , що задають закон амплітудно-фазової м
Режими роботи ПФОС.
ПФОС забезпечує формування й обробку сигналів у двох режимах випромінювання і прийому складних амплітудно-фазоманіпуляційних сигналів:
· у квазінеперервному режимі випромінювання й обробки
Квазінеперервний режим випромінювання й обробки.
При квазінеперервному режимі фазоманіпуляційний сигнал з великою базою (В=<256K) випромінюється окремими імпульсами, тривалість і інтервал проходження яких визначається структурою дискретного си
Практичне використання результатів і перспективи розвитку.
В даний час пристрої формування й обробки сигналів (ПФОС) використовуються в розробках, виконаних разом з ведучими НПО і НДІ м. Санкт-Петербурга.
Розроблені РЛС успішно пройшли натурні вип
Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
.
Новости и инфо для студентов