On the design of robust vector quantizers for sources and channels with memory
Notice bibliographique
Résumé
Recently, robust quantization has leceived conside¡able attention, particularly as a potential approach to joint source-channel coding.This dissertation investigates the practical design of channel optimized vector quantizers (COVQ).Specific problems considered here include COVQs with memory and COVQs operating over channels uith memorg.In this work, the emphasis is placed on soft-d,ecod,i,ng at the receiver.Vector quantizers with memoty ale an effective means of quantizing correlated signals.However, when designed without regard to channel errors, these quantizers sufier from degradation of performance due to the propagation of channel e¡rors at the receiver.We consider two important examples of such quantizers, namely, predi.cti.aeuector quantizers (PVQ) and f,nite-state uector quantizers (FSVQ).In the case of PVQ, an iterative algoriihm is developed for jointly optimizing the quantizer and the associated linear predictor to a given channel.According to the simulation results presented here, the proposed PVQ designs based on hard-decoding perform comparably to those obtained by a previously studied gradient-search optimization algorithm.F\rthermore, it is demonstrated that PVQs with soft-decoding can provide a significant implovement over hald-decoding systems.In the case of FSVQ, a time- recursive decoding algorithm, rvhich exhibits graceful degladation of perfor.mancewith increasing channel noise, is int¡oduced, Design of channel optimized FSVe is also considered.Simulation results are presented, which demonstrate that proposed channel optimized FSVQs outperforur the memoryless COVes operating at the same râte.ll Finally, in the context of channels with memor¡ joint equalization and soft- decoding using a sliding-block decoder is investigated.This decoder is a non-linea.rtime-invariant filter based on minimurn mean square error criterion.As a practi- cai implementation, multi-layet perceptron (MLP) is considered.Simulation results indicate that MLP-based soft-decoder outperforms a previously studied recursive soft- decoder, particularly under high channel noise.However, the complexity of the optimal sliding-block decode¡ function is found to increase with the encoder resolution, rnaking the estimation task halder.In an encouraging development, it is shown that the optimal sliding-block decoder for the Gaussian channel approximates a linear function as the channel becomes noisier.Experimental results seem to support this theoretical result.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».