In this paper, we propose a new edge based finite state vector quantization method having better performance than conventional side-match finite state vector quantization. In our proposed scheme, each dCT transformed block is classified to 17 classes according to edge types. Each class has a different codebook based on its characteristis. Encoder classified each block to motion block or stationary block and constructed a merging map by using edge and motion information, and sent to decoder. We controled amoutn of bing bits transmitted with selecting modes accoridng to bandwidth of transmitting channel. Compared with conventional algorithms, H.263 and H.261 at low bit rate, our proposed algorithm shows better picture quality and good performance.
본 연구에서는 사운드 합성에 응용할 목적으로 설계된 오디오 복호화기에 대한 내용을 담고 있다. 악기음을 ROM에 저장한 후 그 데이터를 이용하여 사운드 합성을 하는 PCM 방식에서 많은 악기음 데이터를 저장하면 할수록 더욱 좋은 음질의 사운드를 합성할 수 있다. 따라서 한정된 용량에 더욱 많은 악기음을 저장하기 위해서는 압축이 꼭 필요하다. 이를 위해서는 미리 압축한 악기음을 ROM에 저장한 후 그것을 필요시 복호화해 줄 복호화기만 있으면 된다. 그와 동시에 많은 악기음을 내기 위해서는 빠른 복호화기 필수적이다. 그래서 MPEG-1 오디오의 layer-1을 기본으로 하여 44.1 KHz의 샘플링 주파수로 32가지 악기음에 대한 실시간 복호화를 수행한다. 여기서는 음원 압축이라는 특수한 목적에 맞추어 압축의 효율성을 높이고 스스로 루프를 만들어서 합성의 편의를 제공하고 기존의 MPEG-1 오디오 layer-1에서 변형이 된 새로운 포맷과 추가된 기능에 관한 내용을 담고 있으며 이러한 복호화기를 설계하고 FPGA를 이용하여 검증하였다.
분산비디오기법은 초경량의 비디오 부호화기를 구현 가능한 이론을 제공한다. 기존의 방법은 패리티비트 요구량을 수신측에서 결정한 다음에 부호화기측으로 요구하는 방법이 널리 연구되어 왔다. 비트율 제어 측면에서 매우 효과적이지만 화질의 측면에서는 어떠한 정보도 제공되고 있지 않고 있다. 본 논문에서는 화소영역에서 수신되는 패리티비트에 의해 보정되는 가상채널 잡음의 양에 따라 복원된 프레임의 품질을 예측하는 방법을 제안한다. 모의실험을 통하여 제안한 방법은 기존의 비트율 제어방법에 따라 화질이 적응적으로 제어될 수 있음을 보인다.
이 논문에서는 여러 반송파 직접수열 부호분할 다중접속 시스템에서 적응 부호율 길쌈부호화 방법을 살펴본다. 여러 가지 부호율을 쉽게 다를 수 있고 부호기와 복호기 얼개가 간단하도록 부호율 호환 구멍 뚫은 길쌈부호를(rate compatible punctured convolutional code: RCPC code) 쓴다. 데이터 처리량이 가장 많아지도록, 신호 대간섭과 잡음비 추정을 바탕으로 하는 적응 부호율 시스템을 제안한다. 제안한 적응 부호율 여러 반송파 직접수열부호분할 다중접속 시스템을 쓰면 주파수 대역 효율을 높이고 주파수 다양성을 얻을 수 있음을 보인다.
Suitable for multi-input multi-output (MIMO) communications, the joint beamforming space-time block coding (JBSTBC) scheme is proposed for high-speed downlink transmission. The major functionality of the scheme entails space-time block encoder and joint transmit and receive eigen-beamformer (EBF) incorporating with block-ordered layered decoder (BOLD), and its operating principle is described in this paper. Within these functionalities, the joint EBFs will be utilized for decorrelating fading channels to cause an enhancement in the spatial diversity gain. Furthermore, to fortify the capability of layered successive interference cancellation (LSIC) in block-ordered layered decoding process, this paper will develop a simple ad-hoc transmit power discrimination scheme (TPDS) based on a particular power discrimination function (PDF). To confirm the superior behavior of the proposed JBSTBC scheme employing ad-hoc TPDS, computer simulations will be conducted under various channel conditions with the provision of detailed mathematical derivations for clarifying its functionality.
Reed-Solomon 코드의 디코더를 error-trapping 방법으로 설계했다. (7.3) Reed Solomon 코드의 인코더 및 디코더 구성시 GF(8)의 소자는 3bit의 2진수로 표현했다. 하드-웨어 시험은 Apple-II(micro-computer)로 제어했으며, 인코딩하는데 걸린 시간은 $350\mu sec이었고, 디코딩하는데 걸린 시간은 910u sec이었다. 실험 결과 2개 이하의 랜덤 에러는 정정되었고, 그 보다 많은 에러는 정정되지 않았다. 또한 4bit의 binary burst에러도 역시 정정되었다. 그리고(7, 3) Reed-Solomon코드의 performance를 측정한 결과, 채널 에러가 10~10일때 에러 확률이 약 10~10정도로 감소되었다.
본 논문에서는 ISO/IEC MPEG-2 AAC 표준을 기반으로 한 멀티채널 오디오 인코더 및 디코더(MASIC) 시스템의 실시간 구현 기술에 대해서 기술한다. MPEG-2 AAC 기술은 멀티채널 오디오 부호화 방식의 국제 표준으로써, 지금까지 개발된 멀티채널 오디오 부호화 방식중 최신의 기술이며, 압축율과 오디오 품질이 가장 우수한 것으로 알려져 있다. MASIC 시스템은 인코딩 및 디코딩 기술의 실시간 처리를 위하여 범용 DSP인 TMS320C6701을 사용하였고, 멀티채널 오디오의 고속 입력과 출력을 위한 디지털 인터페이스를 가지고 있으며, 개인용 컴퓨터와의 인터페이스를 위한 PCI 기술이 적용되어 다양한 입출력 모드를 지원하는 특징을 갖는다.
An image semantic segmentation model is proposed based on improved ENet network in order to achieve the low accuracy of image semantic segmentation in complex environment. Firstly, this paper performs pruning and convolution optimization operations on the ENet network. That is, the network structure is reasonably adjusted for better results in image segmentation by reducing the convolution operation in the decoder and proposing the bottleneck convolution structure. Squeeze-and-excitation (SE) module is then integrated into the optimized ENet network. Small-scale targets see improvement in segmentation accuracy via automatic learning of the importance of each feature channel. Finally, the experiment was verified on the public dataset. This method outperforms the existing comparison methods in mean pixel accuracy (MPA) and mean intersection over union (MIOU) values. And in a short running time, the accuracy of the segmentation and the efficiency of the operation are guaranteed.
차등 프리코더와 CPM 변조기로 구성된 SOQPSK-TG는 전력 및 대역폭 효율이 우수하여 텔레메트리 표준으로 채택되었다. 본 논문에서는 SOQPSK-TG의 주파수 펄스를 심벌 길이가 2인 구형파로 근사화하여 간소화한 후 이를 차등 프리코더와 결합하여 상태수를 4로 감소시킨 비터비 복호 수신기를 제안하였다. 이를 AWGN 채널에서 컴퓨터 모의 실험한 결과 기존 방식의 SOQPSK-TG 수신기와 성능과 비교하여 BER이 $10^{-5}$일 때 약 1dB의 성능 개선이 있는 것을 확인하였다.
Baek, Jong-Hyeon;Kim, Dae-Hyun;Lee, Hee-Kyung;Choo, Hyon-Gon;Koh, Yeong Jun
방송공학회논문지
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제27권7호
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pp.1011-1020
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2022
Recent high-performance panoptic segmentation models are based on transformer architectures. However, transformer-based panoptic segmentation methods are basically slower than convolution-based methods, since the attention mechanism in the transformer requires quadratic complexity w.r.t. image resolution. Also, sine and cosine computation for positional embedding in the transformer also yields a bottleneck for computation time. To address these problems, we adopt three modules to speed up the inference runtime of the transformer-based panoptic segmentation. First, we perform channel-level reduction using depth-wise separable convolution for inputs of the transformer decoder. Second, we replace sine and cosine-based positional encoding with convolution operations, called conv-embedding. We also apply a separable self-attention to the transformer encoder to lower quadratic complexity to linear one for numbers of image pixels. As result, the proposed model achieves 44% faster frame per second than baseline on ADE20K panoptic validation dataset, when we use all three modules.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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