跳到主要內容

臺灣博碩士論文加值系統

(44.200.27.215) 您好!臺灣時間:2024/04/15 04:29
字體大小: 字級放大   字級縮小   預設字形  
回查詢結果 :::

詳目顯示

我願授權國圖
: 
twitterline
研究生:許慶聰
研究生(外文):Ching-Chong Hsu
論文名稱:使用基因演算法完成綜合來源編碼與通道編碼設計之研究
論文名稱(外文):Joint Design of Fixed-Rate Source Coding and Variable-Rate Channel Coding Using Genetic Programming Technique
指導教授:黃文吉黃文吉引用關係
指導教授(外文):Wen-Jyi Hwang
學位類別:碩士
校院名稱:中原大學
系所名稱:電機工程研究所
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2002
畢業學年度:90
語文別:中文
論文頁數:74
中文關鍵詞:非相同錯誤保護向量量化器基因演算法
外文關鍵詞:genetic algorithmrate-punctured convolutional codingchannel-optimized vector quantization
相關次數:
  • 被引用被引用:5
  • 點閱點閱:197
  • 評分評分:
  • 下載下載:14
  • 收藏至我的研究室書目清單書目收藏:1
在本篇論文中我們提出一個新的演算法---綜合設計最佳化來源編碼及通道編碼,以降低向量量化器對初始碼簿的敏感性及減少設計系統所需的時間。
在傳統的來源編碼及通道編碼中,這兩種編碼通常被個別的設計,然後再加以疊代、結合。在來源編碼中,一個加強通道雜訊抵抗能力的方法就是設計一個通道最佳化向量量化器:它將通道雜訊情形加入向量量化器的設計之中。然而其對於初始碼簿的敏感性高,容易陷入區域最佳化中。而在通道編碼中,因為來源編碼後的二進制碼內每一位元之重要性通常並非相同,我們希望對不同重要性的位元予以不同程度的保護,因此,我們使用非相同錯誤保護。雖然全搜尋法能夠找出最佳的位元指派,但在許多的文獻中可發現其需大量的計算時間。而在本論文中,我們提出了一個使用基因演算法來綜合設計來源及通道編碼,以解決上述之問題。模擬結果證明它能有效的降低向量量化器對初始碼簿的敏感性使其更接近最佳的效能,以及減少系統計算複雜度。
The objective of thesis is to perform the joint design of source and channel coding. The algorithm uses the channel-optimized vector quantization (COVQ) for source coding, and rate-punctured convolutional coding (RCPC) for the channel coding. The genetic algorithm (GA) is used for the concurrent design of both source and channel codes. It can reduce sensibility of the COVQ design to selection of initial codebook and system computational complexities.
Our simulation results show that the algorithm outperforms over the schemes using only channel-optimized source coding or source-optimized channel coding. It performance attains near optimal performance while having low computational complexity.
中文摘要…………………………………………………………Ⅰ
英文摘要…………………………………………………………Ⅱ
致謝………………………………………………………………Ⅲ
目錄………………………………………………………………Ⅳ
圖表目錄…………………………………………………………Ⅵ
第一章 緒論……………………………………………………1
1.1 研究背景及動機……………………………………………1
1.2 全文架構……………………………………………………5
第二章 基本理論介紹…………………………………………6
2.1 向量量化……………………………………………………6
2.1.1 向量量化器的原理與基本架構……………………6
2.1.2 LBG演算法則………………………………………9
2.2 通道最佳化來源編碼………………………………………12
2.3 來源最佳化通道編碼………………………………………19
2.3.1 穿孔摺積碼………………………………………19
2.3.2 碼率相容穿孔摺積碼……………………………23
第三章 使用基因演算法之綜合編碼設計法則………………25
3.1 基因演算法…………………………………………………25
3.1.1 初始族群…………………………………………27
3.1.2 再生與選擇機制…………………………………28
3.1.3 交配與突變運算子………………………………30
3.2 來源編碼與通道編碼綜合設計法則………………………35
3.2.1 使用基因法則綜合編碼設計……………………36
3.2.2 結合來源編碼與通道編碼之綜合設計…………38
第四章 模擬結果與討論………………………………………46
4.1 模擬環境…………………………………………………46
4.2 模擬數據…………………………………………………48
第五章 結論與未來展望………………………………………61
參考文獻…………………………………………………………63
作者簡歷…………………………………………………………65
[1] H. Abut, Vector Quantization, IEEE Press, 1990.[2] L. H. Charles Lee, Convolutional coding : fundamentals and applications, Artech House, 1997.[3] N. Farvardin, “ A Study of Vector Quantization for Noisy Channels,” IEEE Trans. on Information Theory, Vol. 36, pp. 799-809, July 1990.[4] N. Farvardin and V. Vaishampayan, “ On the performance and complexity of channel-optimized vector quantizers, ” IEEE Trans. Information Theory, Vol. 37, pp.155-160, 1991.[5] A. Gersho and R. M. Gray, Vector Quantization and Signal Compression, Kluwer, 1992.[6] D. E. Goldberg, Genetic Algorithm : In Search, Optimization and Machine Learning, Addison-Wesley, 1989.[7] A. J. Goldsmith and M.Effros, “Joint design of fixed-rate source codes and multiresolution channel codes,” IEEE Trans. Commun., Vol.46, pp. 1301-1311, Oct. 1998.[8] J. Hagenauer, “Rate-compatible punctured convolutional codes (RCPC Codes) and their Applications,” IEEE Trans. Comm., Vol.36, pp389-400,1988.[9] J. H. Holland, Adaptation in Natural and Artificial Systems, Univ. Michigan Press, 1975.[10] H. Kumazawa, M. Kasahara, and T. Namekawa, “A construction of vector quantizers for noisy channels,” Electron. Eng. In Japan, Vol. 64B, no. 4, pp. 39-47, 1984.[11] Y. Linde, A. Buzo and R. M. Gray, “ An algorithm for Vector Quantizer Design,” IEEE Trans. Communications, pp. 84-95, Vol. 28, 1980.[12] M. Mitchell, An Introduction to Genetic Algorithm, MIT Press, Cambridge, MA, 1996.[13] J. C. Potts, T. D. Giddens and S. B. Yadav, “The Development and Evaluation of an Improved Genetic Algorithm Based on Migration and Artificial Selection, ” IEEE Trans. System, Man, and Cybernetics, Vol. 24, No. 1,pp. 73-86, 1994.[14] M. Y. Rhee, Error-correcting coding theory, McGraw-Hill, 1989.[15] P. Scheunders, “A Genetic Lloyd-Max Image Quantization Algorithm, ” Pattern Recognition Lett., Vol. 17, pp. 547-556, 1996.[16] A. J. Viterbi and J. K. Omura, Principles of digital communication and coding, McGraw-Hill, 1979.[17] S. B. Wicker, Error control systems for digital communication and storage, Prentice Hall, 1995.
電子全文 電子全文(本篇電子全文限研究生所屬學校校內系統及IP範圍內開放)
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
第一頁 上一頁 下一頁 最後一頁 top