Data compression of natural signals based on discrete wavelet transform analysis
Visualitza/Obre
nolisp.pdf (3,438Mb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/14411
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2009
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
In this paper we explore the use of the discrete wavelet transform
analysis of an arbitrary signal in order to improve the data compression
capability of data coders. Wavelet analysis is widespread used in image
codifiers, for example in JPEG2000. The wavelet compression methods are
adequate for representing transients, such as percussion sounds in audio, or
high-frequency components in two-dimensional images, for example an image
of stars on a night sky. The wavelet analysis provides a subband decomposition
of any arbitrary signal, and this enables a lossless or a lossy implementation
with the same architecture. The signals could range from speech to sounds or
music, but the approach is more orientated to other natural signals like arbitrary
discrete series, EEG or ECG. Experimental results based on coefficients
quantification, show a loss less compression of 2: I in all kind of signals, and
lossy results preserving most of the signal waveform of about 5: I to 3: I.
CitacióReig, R. [et al.]. Data compression of natural signals based on discrete wavelet transform analysis. A: International conference on non-linear speech processing. "An ISCA tutorial and research workshop on non-linear speech processing : NOLISP 09 : Non-Linear Speech Processing 2009, programme and abstracts, Vic, june 25-27, 2009". Vic: 2009.
Dipòsit legalB-29.358-2009
ISBN978-84-936186-8-1
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
nolisp.pdf | 3,438Mb | Accés restringit |