WAVELET ПЕРЕТВОРЕННЯ
БЛОК-СХЕМА ЗАВАНТАЖЕННЯ КОЕФІЦІЄНТІВ ЦИФРОВОГО ФІЛЬТРА
БЛОК-СХЕМА АЛГОРИТМУ ПІДПРОГРАМИ filter
БЛОК-СХЕМА АЛГОРИТМУ ЗАВАНТАЖЕННЯ КОЕФІЦІЄНТІВ С3, С2, С1
БЛОК-СХЕМА АЛГОРИТМУ
ФІЛЬТРУВАННЯ З ПЕРЕМІЩЕННЯМ
СХЕМА РОЗПОДІЛУ ПАМ’ЯТІ
ТЕКСТ ПРОГРАМИ ЗВОРОТНОГО ПЕРЕТВОРЕННЯ
MOV S1, 0700H
MOV D1, 0830H
MOV CX, 0012H
M: MOV S
LOOP M
M0: MOV D1.800H
M2: OUT AL.02
M1: IN AL.06
CMP AL, 00
J2 M1
IN AL.07
STOS
CMP 803M.D1
JA M2
MOV D1, 810H
MOV S1, 800H
MOV BP, 802H
M3: MOV CX.S1
MOV DX. 83CH
CALL filter
STOS
INC S1
MOV CX. BP
MOV DX. 83FH
CALL filter
STOS
INC BP
CMP 813H. D1
JAE M3
MOV D1. 804H
JAE M3
MOV D1804H.
M4: OUT AL.01
M5: IN AL.06
CMP AL.00
JZ M5
IN AL.07
STOS
CMP 807H, D1
JAE M4
MOV D1, 814H
MOV S1, 804H
MOV BP, 810H
M6: MOV CX, S1
MOV DX, 836H
CALL filter
STOS
INC S1
MOV CX, BP
MOV DX, 839H
CALL filter
STOS
INC BP
CMP 81BM, D1
JAE M6
MOV D1.808H
M7: OUT AL.00
M8: IN AL.06
CMP AL.00
JZ M8
IN AL.07
STOS
CMP 80FH.D1
JAEM7
MOV D1.81CH
MOV S1.808H
MOV BP.814H
M9: MOV CX.S1
MOV DX.830H
CALL filter
STOS
INC S1
MOV CS, BP
MOV DX.830H
CALL filter
STOS
INC S1
MOV CX, BP
MOV DX, 839H
CALL filter
STOS
INC BP
CMP 82BH, D1
JAE M9
MOV S1.81CH
M10: LODS
OUT AL.05
CMP 82BH.D1
JAE M10
JMP M10
ПІДПРОГРАМА filter
MOV AL. [CX]
MVL AL. [DX]
MOV BX.AX
INC CX
INC DX
MOV AL. [CX]
MVL AL. [DX]
ADD BX.AX
INC CX
INC DX
MOV AL. [CX]
MVL AL. [DX]
ADD AX.BX
RET
ЗАСТОСУВАННЯ WAVELET ПЕРЕТВОРЕННЯ
За допомогою wavelet перетворення можна в більш компактному вигляді представити широкий спектр сигналів. Зокрема, переривчасті функції та функції з гострими піками звичайно потребують істотно менше базових wavelet-функцій, ніж sin-cos базових функцій при схожих апроксимованих виглядах. Ця властивість робить wavelet чудовим інструментом для компресії даних. Наприклад, wavelet перетворення знаходять застосування в таких новітніх технологіях, як мультимедіа, при стисненні аудіо сигналів з широкою частотною смугою.
Проблема компресії звукових сигналів виникла в області комунікації мультимедіа при стискуванні аудіосигналів з широкою частотною смугою. В даний час швидкість передачі якісного аудіосигналу не дозволяє їх використовувати в багатьох мультимедіа платформах, таких як персональні комп’ютери. Одним із шляхів подолання цієї перешкоди є компресія даних і сигналів.
Область застосування широкосмугового аудіо досить широка. Вона вимагає мультимедійні документи, CD-ROM, комп’ютерні ігри, відео, віртуальну реальність, голосову електронну пошту тощо. Багато зусиль було прикладено, щоб вирішити проблему зберігання і передачі величезних об’єктів інформації. Саме тут стало в пригоді стиснення за допомогою wavelet перетворення.
Частотна смуга широкосмугового сигналу обмежена діапазоном 20Гц-20кГц. Але енергетичний спектр в цій смузі не однаковий. Цей нерівний розподіл дає нам мотивацію для використання розкладу сигналів. З точки зору теорії сигналів резонно уважніше віднестися до сигналів з високою енергією.
Оскільки wavelet перетворення добре представляє сигнали з гострими піками, то його з успіхом можна використовувати для очистки від шумів.
Слід відмітити, що wavelet перетворення використовується і в інших галузях науки і техніки. Зокрема, передбачається використання методів wavelet аналізу для перетворення енергетичних параметрів (потужність, енергія, діючі значення напруг і струмів).
Wavelet перетворення дуже добре підходить для обробки короткотривалих імпульсних сигналів, а саме такі сигнали найчастіше зустрічаються на практиці.
ЛІТЕРАТУРА
1. Шрьодер. Цифрова обробка сигналів
2. Циделко А.В. Проектирование микропроцесорных измерительных приборов и систем
3. Якубовский С.В. Цыфровые аналоговые интегральные микросхемы
4. Малиновский Б.М. Электронные вычислительные машины и системы
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.