Штучний інтелект

Анотація: 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.

Ключові слова: дискретне косинусне перетворення, ДКП, цілочисельне косинусне перетворення, ЦКП, цілочисельне ступінчасте перетворення, ЦСП, швидкі алгоритми, H.265, бездротові мережі.

Посилання:

1. Технологія багатофункціональної обробки і передачі інформації в моніторингових мережах /Б.М. Шевчук, В.К. Задірака, Л.О. Гнатів, С.В. Фраєр. – К. : Наук. думка, 2010. – 370 с.
2. Оперативне розпізнавання фрагментів і комплексів сигналів та виділення об’єктів відеоданихзасобами об’єктних систем безпровідних мереж / Б.М. Шевчук, В.К. Задірака, С.В. Фраєр,В.К. Луц//Штучний інтелект. – 2013.– № 3.– С. 275-283.
3. Л.А. Гнатив. Целочисленные косинусные преобразования: методы построения новых быстрыхпреобразований порядка 8,16 и их применение // Кибернетика и системный анализ. – 2014. – №6.
4. Wien M. ABT coding for higher resolution video // Doc. JVT-B053, JVT of ISO/IEC MPEG and ITU-TVCEG, Geneva, Switzerland, Jan. 2002.
5. CE10: Core transform design for HEVC / A. Fuldseth, G. Bjøntegaard (Cisco Systems), M. Budagavi, V.Sze (Texas Instruments) // Doc. JCTVC-G495, Geneva, CH, November, 2011.