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 "Ulacha, G." wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-5 z 5
    Tytuł:
    An implementation of Rice coder on AVR platform
    Autorzy:
    Wernik, C.
    Ulacha, G.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/114268.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    Rice code
    Arduino application for coding
    AVR
    programmable devices
    Opis:
    In this paper the features of the Rice code and its performance by looking at the requirements for hardware resources are presented. The estimated bandwidth of the encoder was examined. An example implementation of the Rice coder on the AVR platform was also presented, using the Arduino UNO boards for this.
    Źródło:
    Measurement Automation Monitoring; 2018, 64, 3; 67-70
    2450-2855
    Pojawia się w:
    Measurement Automation Monitoring
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Entropy Coder for Audio Signals
    Autorzy:
    Ulacha, G.
    Stasinski, R.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/226974.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    lossless audio coding
    entropy coding
    OLS
    Opis:
    In the paper an effective entropy coder designed for coding of prediction errors of audio signals is presented. The coder is implemented inside a greater structure, which signal modeling part is a lossless coding backward adaptation algorithm consisting of cascaded Ordinary Least Squares (OLS), three Normalized Least Mean Square (NLMS), and prediction error bias correction sections. The technique performance is compared to that of four other lossless codecs, including MPEG-4 Audio Lossless (ALS) one, and it is shown that indeed, on the average the new method is the best. The entropy coder is an advanced context adaptive Golomb one followed by two context adaptive arithmetic coders.
    Źródło:
    International Journal of Electronics and Telecommunications; 2015, 61, 2; 219-224
    2300-1933
    Pojawia się w:
    International Journal of Electronics and Telecommunications
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Novel Ideas for Lossless Audio Coding
    Autorzy:
    Ulacha, G.
    Stasiński, R.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/227339.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    Lossless Audio Coding
    context coding
    LS predictors
    MMSE
    MMAE
    zero-order entropy
    Opis:
    Novel ideas for lossless audio coding analyzed in the paper are linked with forward predictor adaptation, and concern optimization of predictors on the basis of zero-order entropy and MMAE criterions, and context sound coding. Direct use of the former criterion is linked with exponential growth of optimization procedure, hence, a suboptimal algorithm having polynomial complexity is proposed. It is shown that on average the new types of predictors are better than those obtained by MMSE technique, while two- and three context systems are on average better than a single predictor one. It also appears that 7-bit PARCOR coefficients in the MPEG-4 ALS standard have insufficient precision for some predictor length, and that for very long frames coding results improve with the predictor rank practically in unlimited way.
    Źródło:
    International Journal of Electronics and Telecommunications; 2013, 59, 1; 17-23
    2300-1933
    Pojawia się w:
    International Journal of Electronics and Telecommunications
    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:
    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
      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