Рисунок 3.10 Квантование кривой спада: квантователь Ллойда (/), равномерный (2), предложенный (3) 3.6. Распределение квоты битов в пределах субполосы Пусть в результате применения алгоритма SPIHT по распределению общей / КВОТЫ битов ДЛЯ ЛИНИИ СВЯЗИ Rc ZUA , /=1 получены оптимальные значения ь бюджета битов для каждой субполосы, / = !,..., J. Теперь задача заключается в эффек распределении квоты битов в пределах каждой субполосы для кодирования квантованных значимых вейвлет-коэффициентов. На основании теоремы Шеннона о кодировании [140], число битов N , выделенное для у-й субполосы, распределяется следующим образом: I 2 к I 2 где к,log. О) 2% i°g Z=0 < /) SC, Z-0 (3.20) величина, показывающая, сколько битов сосредоточено на К/ I / м / м каждом интервале квантования Z. Поскольку статистика числа попаданий К / вейвлет-коэффициентов в интервалы квантования известна из расчета уровней квантования по методике п.3.6, а также известны квантованные значения вейвлет150 |
209 w wY, к Рис.3.6.3. Квантование кривой спада (С=5000, у=0,55): квантователь Ллойда (1), равномерный (2), предложенный (3) 3.7. Распределение квоты бит в пределах субполосы. В результате применения какого-либо алгоритма по распределению J * общей квоты бит Rc =R(B) =^ a Ъ*, получены оптимальные значения Ъ бюджета бит для каждой субполосы, j = 1 Теперь задача заключается в эффективном распределении квоты бит в пределах каждой субполосы для кодирования квантованных значимых вейвлет-коэффициентов. Шеннона о кодировании /193/. число бит N выделенное дляj -й субполосы, распределяется следующим образом: ч L12 IT L/2 ^ Л Г ,= -5Х 1ое2—Й7= К > . (3.7.1) /=о М i =о / / \ где Nj = -К, log2 —{j) величина, показывающая, сколько бит сосредоточено на каждом интервале квантования /. Поскольку статистика числа попаданий К,i вейвлет-коэффициентов в интервалы квантования известна из расчета уровней |