Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "predykcja" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-5 z 5
    Tytuł:
    On hardware implementation of the Context-based Lossless Audio Codec
    Sprzętowa realizacja bezstratnej kompresji audio z przełączanym modelem predekcyjnym
    Autorzy:
    Ulacha, G.
    Mąka, T.
    Dziurzański, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/972180.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    lossless compression
    linear prediction
    LMS
    RLS
    ImpulseC
    predykcja liniowa
    bezstratna kompresja
    Opis:
    A modification of the most efficient version of MPEG4 Lossless Audio with extension of the RLS (Recursive Least Square) and NLMS (Normalized Least-Mean-Square) blocks is described in the paper. Moreover, a segmentation block influencing the selection of proper predictive modelling parameters is introduced. These blocks have been implemented in hardware description language ImpulseC and synthesised into a reprogrammable device from the Xilinx Virtex5 family.
    W pracy zaprezentowano rozwinięcie najwydajniejszej wersji MPEG4 Lossless Audio przez rozbudowanie bloków RLS (Recursive Least Square) i NLMS (Normalized Least-Mean-Square), wprowadzając przy tym blok segmentacji wpływający na dobór odpowiednich parametrów modelowania predykcyjnego. Zwiększono nie tylko rząd predykcji w poszczególnych blokach modelowania, ale też rozwinięto metodę NLMS do ES-NLMS i dobrano eksperymentalne wartości współczynników uczących, a także odpowiednie proporcje liczby współczynników predykcji w trybie stereo. Ponadto opracowano własny blok adaptacyjnego kodera arytmetycznego, w którym wykorzystano adaptacyjne kodowanie Golomba-Rice'a. Każdy z tych bloków został przygotowany do potrzeb implementacji sprzętowej. Bloki RLS i NLMS wykorzystują dane pochodzące z modułu segmentacji, co ma pozytywny wpływ na efektywność kompresji. Głównym zadaniem bloku segmentacji jest wydzielenie segmentów różniących się zawartością akustyczną. Wykorzystano na tym etapie dwa podejścia do segmentacji – pierwsze z nich realizuje podejście polegające na porównywaniu sąsiednich ramek sygnału w przestrzeni cech składającej się z 12 współczynników MFCC (Mel-Frequency Cepstral Coefficients) i drugie polegające na ocenie dwóch modeli w przestrzeni cech w użyciem typowego podejścia opartego o Bayesowskie kryterium informacyjne. Wyniki uzyskane z obu technik są następnie łączone w celu kompensacji potencjalnych błędów określających granice segmentów. Dla każdego z uzyskanych segmentów wyznaczany jest uśredniony wektor cech MFCC, który dostarczany jest do bloków RLS i NLMS jako źródło do określania kontekstu. Bloki funkcjonalne zostały zaimplementowane w języku opisu sprzętu ImpulseC oraz dokonano syntezy do układu reprogramowalnego z rodziny Xilinx Virtex5.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2014, R. 60, nr 7, 7; 507-509
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Przegląd wybranych metod prognozowania zapotrzebowania na wodę w miejskich sieciach wodociągowych
    Review of chosen methods of water demand forecasting in municipal water networks
    Autorzy:
    Kwiesielewicz, M.
    Słomiński, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/152010.pdf
    Data publikacji:
    2003
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    zapotrzebowanie na wodę
    predykcja
    sztuczne sieci neuronowe
    water demand
    prediction
    artificial neural networks
    Opis:
    Praca dotyczy prognozowania zapotrzebowania na wodę w miejskich sieciach wodociągowych. Podaje się czynniki kształtujące zapotrzebowania na wodę oraz dokonuje sie analizy porównawczej trzech wybranych metod predykcji, a mianowicie: predyktora neuronowego, predyktora neuronowo-rozmytego oraz metody opartej o uśrednianie pomiarów. Badania symulacyjne pokazały, że przy przyjetych założeniach najlepsze wyniki daje metoda uśredniania.
    The paper concerns the problem of forecasting a water demand in communal water networks. Factor influencing water demand are characterized. Next three chosen forecasting techniques are analyzed, namely: neutral network based predictor, ANFIS predictor and method based on average value of measurements. Simulation calculation showed that third method was the best one according to taken assumptions.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2003, R. 49, nr 12, 12; 28-31
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Lossless audio compression with a switched prediction model
    Bezstratna kompresja audio z przełączanym modelem predekcyjnym
    Autorzy:
    Ulacha, G.
    Mąka, T.
    Dziurzański, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/155287.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    lossless compression
    linear prediction
    contextual split
    ImpulseC
    bezstratna kompresja
    predykcja liniowa
    podział kontekstowy
    Opis:
    In this paper there is described a possibility of context switching into a lossless compression system. The context is determined based on the features of the previous signal samples. Each context is associated with an individual predictor. The idea of context switching allows us to choose one of the set of a few predictor models individually for each sample instead of each frame. Consequently, the system adjusts fast in case of rapid signal changes. The system was implemented using the ImpulseC hardware description language and implemented on an FPGA platform.
    W nowoczesnych metodach kompresji audio wykorzystuje się zwykle dwa etapy: dekompozycję danych, a następnie kompresję jedną z wydajnych metod entropijnych. Najczęściej do modelowania służy typowy predyktor liniowy rzędu r, który jest wartością przewidywaną aktualnie kodowanej próbki na podstawie r poprzednich próbek sygnału. Kluczową rolę odgrywa tu sposób doboru współczynników danego modelu. Mogą być one ustalone na stałe, statyczne w obrębie jednej kodowanej ramki, jak i w pełni adaptacyjne. Główną propozycją wzrostu efektywności kompresji zaprezentowaną w tej pracy jest wprowadzenie przełączania kontekstów, które wyznacza się na podstawie cech sygnału poprzednich próbek. Każdemu kontekstowi przypisany jest indywidualny predyktor. W artykule przedstawiono podział na 2 oraz 3 konteksty (tab. 1). Przedstawiono metodę statyczną uwzględniającą zależności międzykanałowe, a także kodowanie międzykanałowe z przełączaniem kontekstów. Aby sprawdzić możliwości uogólnienia i uproszczenia pomiarów, wybrano zestaw utworów muzycznych. Proponowana metoda w 60% przypadków skutkowała zmniejszeniem średniej bitowej. Dysponując pełnym zestawem wyników użycia 140 deskryptorów dla wybranych utworów, można spróbować wybrać kilka deskryptorów dających najlepsze rezultaty, a następnie zastosować je do innych utworów testowych. Zaproponowany algorytm został zaimplementowany w układzie FPGA z rodziny Virtex 5 wykorzystując język opisu sprzętu ImpulseC (tab. 3).
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2013, R. 59, nr 8, 8; 824-826
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Moduł predykcji Intra dla sprzętowego dekodera standardu H.264/AVC
    Intra prediction hardware module for high profile H.264/AVC decoder
    Autorzy:
    Roszkowski, M.
    Pastuszak, G.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/156654.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    dekoder H.264/AVC
    predykcja INTRA
    FPGA
    H.264/AVC decoder
    intra prediction
    Opis:
    W artykule przedstawiony został sprzętowy moduł predykcji INTRA dla dekodera standardu H.264/AVC z obsługą profilu High. Zaprojektowany moduł obsługuje wszystkie tryby predykcji INTRA przewidziane w standardzie dla tego profilu, a także wszystkie dostępne podpróbkowania chrominancji. Moduł został zsyntetyzowany dla układów z rodziny Stratix 2 firmy Altera oraz w technologii ASIC TSMC 0,13 žm. Dla tej drugiej technologii osiągnięto maksymalną częstotliwość pracy równą 200 MHz. Weryfikacja wykazała, że zaprojektowany moduł jest w pełni zgodny ze standardem H.264/AVC, za wyjątkiem trybu MBAFF, a także że moduł jest zdolny do przetwarzania sekwencji HDTV w czasie rzeczywistym.
    This paper presents an INTRA prediction module for a H.264/AVC HDTV decoder. The module supports H.264/AVC High Profile, without the MBAFF frame processing scheme, but with all chroma formats. The module is synthesized for Altera Stratix 2 device family and TSMC 0,13 žm technology. The maximal operating frequencies are 100 MHz and 200 MHz, respectively. The presented module is capable of the calculation of at least one prediction value per clock cycle. This means that the frequency of 100 MHz is enough to process 1920x1080 sequence with 4:2:0 sub-sampling in real time. Furthermore, the module is able to decode 1920x1080 sequence with 4:4:4 chroma format in real time when operating at 200 MHz. The module is based on widely used architecture of four parallel processing elements, each capable of computing of one prediction value. This architecture has been extended to support INTRA 8x8 modes and various chroma sub-samplings introduced in H.264/AVC High profile. All the within macroblock neighboring samples are kept in registers (Fig.1). In the case of the 8x8 prediction modes, the neighbouring samples filtering process is conducted by a separate filter module with throughput of one sample per clock cycle. The filtering is tightly coupled with the neighbouring reconstructed sample reception. Blocks of all sizes are decomposed into 4x4 blocks, and processed as such (Figs. 3 and 4). In the case of 8x8 blocks, 8x8 prediction modes are mapped as precisely as possible into 4x4 ones, to limit the number of processing element multiplexer inputs, which results in higher operating frequency of the module. The synthesis results are presented in Tabs. 2 and 3.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2011, R. 57, nr 1, 1; 46-48
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Comparison of the results of time series prediction obtained with the classical GMDH algorithm and the modified method containing sensitivity functions
    Porównanie rezultatów predykcji szeregów czasowych uzyskanych za pomocą klasycznego algorytmu GMDH oraz zmodyfikowanej metody GMDH z funkcjami czułości
    Autorzy:
    Bobkowska, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/155812.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    complex systems
    prediction
    sensitivity functions
    GMDH
    partial models
    Kolmogorov-Gabor equation
    time series
    short sample of data
    systemy złożone
    predykcja
    funkcje czułości
    modele częściowe
    równania Kołmogorowa-Gabora
    szeregi czasowe
    próbki niewielu danych
    Opis:
    The paper presents the results of prediction experiments dealing with the behavior of a complex process containing significant regularity which is modeled by a given time series. In my research I use only a small amount of the input data in order to predict future states of the aforementioned time series using a modified GMDH containing sensitivity functions. It turns out that, for some specific processes, sensitivity functions allow us to obtain more accurate results than the classical GMDH.
    Poniższy artykuł przedstawia wyniki eksperymentów dotyczących predykcji zachowania pewnego złożonego procesu zawierającego znaczne regularności, który modelowany jest za pomocą szeregu czasowego. W celu predykcji kolejnych wartości szeregu korzystam jedynie z niewielkiej ilości danych wejściowych stosując zmodyfikowaną metodę GMDH (Group Method of Data Handling) zawierającą funkcje czułości. Metody statystyczne stosowane zwykle w celu ustalenia zależności między poszczególnymi zmiennymi są całkowicie nieprzydatne w warunkach niewielkiej ilości danych wejściowych. Trudno w takich warunkach dostrzec i zbadać regularności szeregu i zależności pomiędzy zmiennymi tego szeregu. Nawet jeśli badany szereg jest szeregiem ze ściśle określoną regularnością, to nie mamy pewności, że ilość próbek, na których ma sposobność pracować badacz jest wystarczająca do określenia wszystkich jego cech. Proces przedstawiony za pomocą pewnego szeregu, może mieć np. składnik cykliczny, który przy małej ilości próbek będzie niewidoczny. Korzystamy więc z narzędzia umożliwiającego uchwycenie wahań analizowanego procesu, jego siły czy kierunku wykorzystywanego między innymi w dyscyplinach zajmujących się sterowaniem procesami. Jednym z takich narzędzi szacujących są właśnie funkcje czułości. Uzyskiwane rezultaty badań pokazują, że zastosowanie funkcji czułości pozwala na otrzymanie dokładniejszych wyników predykcji niż klasyczna metoda GMDH dla pewnych szczególnych zachowań procesu.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2013, R. 59, nr 7, 7; 688-691
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-5 z 5

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies