Transzformációs kódolás Flashcards
Legfőbb jellemzők
Transzformációs kódolás
Jellemzően fizikai forrásból származó jelek kódolására:
‒ hang
‒ kép
‒ videó
‒ EKG
‒ …
A jelek mintázatot tartalmaznak, periodikusak.
Nem csak tömörítésre, hanem felismerés előkészítésére is használható
Működési elv
Transzformáció: A bemeneti jelet (például hangot, képet vagy más típusú adatot) transzformáljuk egy új térbe, amelyben az adatokat más formában képviseljük. Például Fourier-transzformáció, Discrete Cosine Transform (DCT) vagy Wavelet-transzformáció.
Quantizáció: A transzformált jelet kvantizáljuk, amely során a folyamatos értékeket diszkrét értékekre cseréljük, így csökkentve az adatok bitméretét. Ez a lépés általában veszteséges, mivel az információ egy része elveszik.
Kódolás: A kvantizált adatokat kódoljuk, általában valamilyen kódolási technikával (pl. Huffman-kódolás), hogy a végső tömörített formátumot létrehozzuk.
Discrete Cosine Transform (DCT)
A DCT segítségével a képet frekvenciatartományba alakítjuk, ahol az alacsony frekvenciák (amik a kép alapvető részleteit tartalmazzák) általában nagyobb súlyt kapnak, míg a magas frekvenciák (amik a finom részletek) gyakran elhanyagolhatók.
Kép transzformálása: A képet DCT-vel transzformáljuk.
Quantizáció: A DCT-koefficiens értékeket kvantizáljuk.
Kódolás: A kvantizált értékeket kódoljuk (pl. Huffman-kódolással).
Fourier-transzformáció
A Fourier-transzformáció a jelek analízisében elterjedt módszer, amely a jeleket frekvenciatartományba alakítja. Ez lehetővé teszi, hogy a jelek frekvenciakomponenseit elemezzük és tömörítsük.
Jel transzformálása: A jelet Fourier-transzformációval alakítjuk.
Frekvenciák kiválasztása: Csak a jelentős frekvenciákat tartjuk meg, a többit elhagyjuk.
Kódolás: Az így kapott frekvenciákat kódoljuk.
