MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1965260842 · doi:10.1049/iet-ipr.2012.0179

Transmission of JPEG2000 images over frequency‐selective channels with unequal power allocation

2013· article· en· W1965260842 sur OpenAlexafffund
Moein Shayegannia, Atousa Hajshirmohammadi, Sami Muhaidat, Mahin Torki

Notice bibliographique

RevueIET Image Processing · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Data Compression Techniques
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSimon Fraser University
Mots-clésTransmission (telecommunications)Computer sciencePower (physics)JPEG 2000Electronic engineeringTelecommunicationsArtificial intelligenceImage compressionImage (mathematics)PhysicsImage processingEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, transmission of JPEG2000 images using an unequal power allocation (UPA) scheme and orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) over block‐fading frequency‐selective channels is presented. A distortion model is provided to evaluate the contribution of each coding pass (CP) in the construction of the received image. The optimisation algorithm exploits the hierarchical structure of the JPEG2000 images and uses the distortion model along with the channel state information for allocating optimal values of power for each CP to minimise the end‐to‐end distortion. Furthermore, the actual total power consumed for transmission is measured and compared with the total power initially assigned. For the purpose of simulations, the authors set the number of OFDM subcarriers to be 16, the length of the cyclic prefixes equal to the channel memory length and analyse the quality of the received image in a 2‐tap and 3‐tap frequency‐selective channel, with and without our proposed UPA technique in an OFDM system. The results show an improvement of up to 10.5 dB in the decoded image quality when the UPA scheme is used. In addition, our system manages to maintain similar quality for the received image in a multi‐tap channel scenario.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIET Image ProcessingMême sujetAdvanced Data Compression TechniquesTravaux en français237 207