Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorТкаченко, О. М.uk
dc.contributor.authorАрсенюк, І. Р.uk
dc.contributor.authorХрущак, С. В.uk
dc.contributor.authorКуліш, С. П.uk
dc.contributor.authorTkachenko, O. M.en
dc.contributor.authorArseniuk, I. R.en
dc.date.accessioned2025-06-11T13:35:11Z
dc.date.available2025-06-11T13:35:11Z
dc.date.issued2025
dc.identifier.citationТкаченко О. М., Арсенюк І. Р., Хрущак С. В., Куліш С. П. Застосування методу сусіднього спуску для пошуку векторів у кодових книгах // Наукові праці ВНТУ. 2025. № 1. URI: https://praci.vntu.edu.ua/index.php/praci/article/view/784.uk
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/46617
dc.description.abstractУ статті пропонується вдосконалений метод швидкого пошуку найближчого вектора у кодовій книзі. Основна ідея методу полягає у тому, щоб за рахунок попередньої структуризації кодової книги скоротити час пошуку в ній вектора, найближчого до вхідного. Структуризація кодової книги виконується на основі відношення мажорування між векторами. Вводиться поняття рівнів мажоризації, за якими виконується структуризація. Безпосередній пошук найближчого вектора виконується за допомогою діаграм Вороного. Розроблено математичну модель та структуру даних, на основі яких відбувається процес пошуку в кодовій книзі. Розглянуто кілька модифікацій метода швидкого спуску, що використовується у процесі пошуку найближчого вектора. На тестовому прикладі здійснено порівняння ефективності вказаних методів за показником середньої кількості вимірювань відстані. Показано, що найкращі результати забезпечує метод спрямованого пошуку на основі мажоризації. Проаналізовано негативні фактори, які здатні вплинути на ефективність квантування. Розглянуто можливість подальшого зниження складності обчислень за рахунок зменшення розмірів часового вікна, відведеного на пошук, яке досягається без суттєвої втрати продуктивності, що оцінювалася за спектральним спотворенням. Експериментальна перевірка підтвердила ефективність запропонованих методів.uk
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofНаукові праці ВНТУ. № 1.uk
dc.relation.urihttps://praci.vntu.edu.ua/index.php/praci/article/view/784
dc.subjectущільнення мовленнєвих сигналівuk
dc.subjectвекторне квантуванняuk
dc.subjectкодові книгиuk
dc.subjectсусідній спускuk
dc.subjectдіаграми Вороногоuk
dc.subjectтеорія мажоризаціїuk
dc.titleЗастосування методу сусіднього спуску для пошуку векторів у кодових книгахuk
dc.typeArticle, professional native edition
dc.typeArticle
dc.identifier.udc621.39
dc.relation.referencesGersho A., Gray R. Vector Quantization and Signal Compression. Springer. 2012. Vol. 159. New York. URL: https://doi.org/10.1007/978-1-4615-3626-0en
dc.relation.referencesCompGS: Smaller and Faster Gaussian Splatting with Vector Quantization / Navaneet K. L. et al. Computer Vision – ECCV 2024. ECCV 2024. Lecture Notes in Computer Science. 2024. Vol 15090, Springer, Cham. Р. 330–349. https://doi.org/10.1007/978-3-031-73411-3_19en
dc.relation.referencesШвидкий пошук при векторному квантуванні лінійних спектральних частот / Біліченко Н. О. та ін. Реєстрація, зберігання і обробка даних. 2008. Т. 10, № 2. С. 37–47.uk
dc.relation.referencesAgrell E. Speсtral сoding by fast veсtor quantization. Proс. IEEE Workshop on Speeсh Coding for Teleсommuniсations. Sainte-Adel`e, Quebeс, Canada. 1993. P. 61–62.en
dc.relation.referencesBarry C. A. Majorization: Here, There and Everywhere. Statistical Science Journal. 2007. Vol. 22, №3. P. 407–413.en
dc.relation.referencesLSF-вокодер на основі векторного квантування / Біліченко H. О. та ін. Реєстрація, зберігання і обробка даних. 2007. Т. 9, № 1. С. 35–41.uk
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.31649/2307-5376-2025-1-121-127


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію