Codifica di sorgente a perdita di lunghezza finita per sorgenti discrete senza memoria

Codifica di sorgente a perdita di lunghezza finita per sorgenti discrete senza memoria (Lin Zhou)

Titolo originale:

Finite Blocklength Lossy Source Coding for Discrete Memoryless Sources

Contenuto del libro:

Nelle moderne reti 5G e oltre, la codifica di sorgente con perdita a blocchi finiti è essenziale per fornire comunicazioni ultra-affidabili e a bassa latenza. L'analisi delle impostazioni punto-punto e multiterminali dal punto di vista della codifica di sorgente con perdita a blocchi finiti è quindi di grande interesse per i progettisti di sistemi 5G ed è anche legata ad altri problemi di lunga data nella teoria dell'informazione.

In questa monografia, gli autori forniscono una rassegna completa dei recenti progressi nell'asintotica del secondo ordine per la codifica di sorgente con perdita. La monografia è divisa in tre parti. Nella Parte I, il lettore viene introdotto all'argomento con una descrizione degli strumenti matematici utilizzati e un esempio di base di codifica di sorgente senza perdita. Nella Parte II, gli autori presentano cinque generazioni del problema della distorsione di velocità per affrontare vari aspetti dei compiti pratici di quantizzazione: sorgente rumorosa, canale rumoroso, codice disadattato, sorgente di Gauss-Markov e compressione da lunghezza fissa a variabile. Nella Parte III, gli autori presentano quattro generalizzazioni multiterminali del problema della distorsione di frequenza per considerare più codificatori, decodificatori o sequenze di sorgenti: il problema di Kaspi, il problema del raffinamento successivo, il problema di Fu-Yeung e il problema di Gray-Wyner.

Questa rassegna completa e completa di un argomento al centro della tecnologia 5G è una lettura essenziale per tutti gli studenti, i ricercatori e i progettisti dei moderni sistemi di comunicazione.

Altre informazioni sul libro:

ISBN:9781638281825
Autore:
Editore:
Lingua:inglese
Rilegatura:Copertina morbida

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Ultima modifica: 2024.11.08 20:28 (GMT)