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Enregistrement W4380997455 · doi:10.1049/tje2.12285

Performance analysis of wireless transmission of compressed images using DCT‐OFDMA system with different compression schemes

2023· article· en· W4380997455 sur OpenAlexaff
Khaled A. M. Al Soufy, Nagi H. Al‐Ashwal, F. S. Al-kamali, Mohamed A. Swillam

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePAPR reduction in OFDM
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiscrete cosine transformComputer scienceQuadrature amplitude modulationSet partitioning in hierarchical treesAlgorithmElectronic engineeringOrthogonal frequency-division multiplexingPhase-shift keyingImage compressionChannel (broadcasting)Bit error rateTelecommunicationsComputer visionImage processingEngineeringDecoding methodsImage (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Transmitting images over an Orthogonal Frequency Division Multiplexing Access (OFDMA) system poses a significant challenge. The process entails sending a substantial amount of data, which consumes a significant amount of bandwidth. Consequently, compressing the transmitted image becomes essential to reduce the required bandwidth. The aim of this paper is to examine and analyse the wireless transmission of a compressed image via Discrete Cosine Transform (DCT‐OFDMA). A comparison is made with Discrete Fourier Transform (DFT‐OFDMA), across various subcarrier mapping schemes (localized and inter‐leaved), and different modulation schemes (16 Quadrature Amplitude Modulation (16QAM) and Quadrature Phase Shift Keying (QPSK)) using vehicular A, Stanford University Interim (SUI3), and uniform channel models. To evaluate the performance of the system, the minimum Signal‐to‐Noise Ratio (SNR) necessary to recover the transmitted compressed image is calculated. This work considers nine standard compression techniques. The results are carried out using the MATLAB simulator. According to the simulation results, the minimum SNR required to recover the transmitted compressed image was found to be 19 dB. This result was achieved when using Discrete Cosine Transform‐Loaclized‐Orthogonal Frequency Division Multiplexing Access (DCT‐LOFDMA) with QPSK modulation and set partitioning in hierarchical trees (SPIHT) compression method over the SUI3 channel model. Moreover, it was observed that the DCT‐LOFDMA and DFT‐IOFDMA systems attained equal SNR while utilizing the SPIHT_3D compression technique and QPSK modulation on the SUI3 channel model. Overall, the results suggest that the performance of DCT‐based localized OFDMA is somewhat superior to DFT‐based localized OFDMA, particularly when utilizing the SUI3 channel model and the QPSK modulation scheme. Therefore, it is feasible to transmit and receive a compressed image effectively over an OFDMA system with DCT.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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