Codage de source avec pertes à longueur de bloc finie pour les sources discrètes sans mémoire

Codage de source avec pertes à longueur de bloc finie pour les sources discrètes sans mémoire (Lin Zhou)

Titre original :

Finite Blocklength Lossy Source Coding for Discrete Memoryless Sources

Contenu du livre :

Dans les réseaux 5G modernes et au-delà, le codage de source à perte à longueur de bloc finie est essentiel pour fournir des communications ultra-fiables et à faible latence. L'analyse des configurations point à point et multiterminales du point de vue du codage de source avec pertes par blocs finis est donc d'un grand intérêt pour les concepteurs de systèmes 5G et est également liée à d'autres problèmes de longue date en théorie de l'information.

Dans cette monographie, les auteurs présentent un examen complet des avancées récentes dans le domaine de l'asymptotique du second ordre pour le codage de source avec pertes. La monographie est divisée en trois parties. Dans la première partie, le lecteur est initié au sujet avec une description des outils mathématiques utilisés et un exemple de base de codage de source sans perte. Dans la partie II, les auteurs présentent cinq générations du problème de distorsion de taux pour aborder divers aspects des tâches pratiques de quantification : source bruyante, canal bruyant, code inadapté, source de Gauss-Markov et compression de longueur fixe à variable. Dans la partie III, les auteurs présentent quatre généralisations multi-terminales du problème de distorsion de taux pour considérer plusieurs codeurs, décodeurs ou séquences de sources : le problème de Kaspi, le problème de raffinement successif, le problème de Fu-Yeung et le problème de Gray-Wyner.

Cet examen complet et autonome d'un sujet au cœur de la technologie 5G est une lecture essentielle pour tous les étudiants, chercheurs et concepteurs de systèmes de communication modernes.

Autres informations sur le livre :

ISBN :9781638281825
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Éditeur :
Langue :anglais
Reliure :Broché

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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)