ДОСЛІДЖЕННЯ МЕТОДІВ КОМПРЕСІЇ АУДІОІНФОРМАЦІЇ В MATLAB. Звіт до лабораторної роботи з Системи запису та відтворення інформації. Робота № 527821

ДОСЛІДЖЕННЯ МЕТОДІВ КОМПРЕСІЇ АУДІОІНФОРМАЦІЇ В MATLAB

Інформація про навчальний заклад

ВУЗ:

Національний університет Львівська політехніка

Інститут:

ІКТА

Факультет:

ЗІ

Кафедра:

ЗІ

Інформація про роботу

Рік:

2016

Тип роботи:

Звіт до лабораторної роботи

Предмет:

Системи запису та відтворення інформації

Група:

ЗІ-32

Завантажити

Частина тексту файла (без зображень, графіків і формул):

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ «ЛЬВІВСЬКА ПОЛІТЕХНІКА» ІКТА кафедра ЗІ З В І Т до лабораторної роботи №2 з курсу: «Системи запису та відтворення інформації» на тему: «ДОСЛІДЖЕННЯ МЕТОДІВ КОМПРЕСІЇ АУДІОІНФОРМАЦІЇ В MATLAB» Варіант 1 Мета роботи: Набути вміння розробляти власні методи стиснення аудіоінформації та оцінювати їх ефективність. Завдання: Ознайомитись з теоретичним матеріалом. Завантажити wav-файл вказаний в завданні відповідно до свого варіанту. Вивести основну інформацію про файл: кількість вибірок, кількість каналів, частота дискретизації, кількість біт на вибірку. Прослухати аудіофайл. Оцінити степінь стиснення звукового файлу кодом Хафмена. Побудувати гістограму аудіофайлу. Написати кодер, на базі ДКП, який би компресував мовний сигнал з заданим степенем стиску. Написати декодер, який відтворює мовний сигнал. Прослухати декодований мовний сигнал та зробити висновки про якість відтвореного сигналу. Варіант Назва файлу Розмір блоку Степінь стиску 1 Lab_1_1.wav 100 5 ТЕКСТ ПРОГРАМИ: clc [Y, F, B]=wavread('C:\Users\Andrey\Desktop\Lab_1_1.wav') figure(1); plot(Y);title('Input signal') sound(Y, F, B) Y = Y*128 n = length(Y) B,F figure(2);hist(Y, -128:127);title('Histograma') %block size N = 100 L = 38 Nopt = 0 %find probability P = hist(Y,-128:127)/n for ii = 1:256 if (P(ii)>0) Nopt = Nopt - P(ii)*log2(P(ii)); end; end; %block`s quantity nn = fix(n/N) mm=1 kk=1 %Compression for ii = 1:nn-1 x = dct(Y(kk:kk+N-1)); y(mm:mm+L-1) = x(1:L); mm=mm+L; kk=kk+N; end; figure(3);plot(y);title('Compressed signal') %quantization y = round(y); [A, X] = hist(y, min(y):max(y)); Na = length(y); Ls = 0; for ii=1:length(A) if(A(ii)>0) Ls = Ls + (A(ii)/Na)*log2(A(ii)/Na); end; end; disp('-Ls') -Ls d=ceil(log2(max(y)-min(y))) CR = d/(-Ls) CR2 = d/(-Ls)* N/L %restored signal YC = Y * 0; dx = Y(1:N) * 0; kk = 1; mm = 1 for ii = 1 : nn - 1 dx(1:L) = y(mm : mm + L - 1); x1 = idct( dx ); YC(kk : kk + N - 1) = x1 dx = dx * 0; mm = mm + L; kk = kk + N; end; YC = YC / 128; YC = round(YC * 128) / 128; figure(4);plot(YC);title('Restored signal') sound(YC, F, B); Результати виконання програми Графік вхідного сигналу / Гістограма / Стиснений сигнал / Відновлений сигнал / Степінь стиснення кодом Хафмена: CR= 1.9147 Степінь стиску CR2 = 5.0388 Висновок: виконуючи дану лабораторну роботу, я навчився розробляти власні методи стиснення аудіоінформації за допомогою алгоритмів стиснення аудіосигналів на основі ортогональних перетворень, а також оцінив їх ефективність, та ефективність алгоритмів стиснення без втрат, а саме коду Хафмена. В методах стиснення без втрат первинний сигнал можна відновити з точністю до біту, тоді як в методах компресії з втратами відновлений сигнал не повністю відповідає первинному, але містить основну частину інформації. В алгоритмах компресії аудіосигналів на основі ортогональних перетворень стиснення досягається за рахунок того, що кодуються тільки ті коефіцієнти,які переносять суттєву інформацію, решта відкидаються.

Звіт до лабораторної роботи Системи запису та відтворення інформації

Donki

29.03.2016 08:14

Коментарі

Ви не можете залишити коментар. Для цього, будь ласка, або зареєструйтесь.

Ділись своїми роботами та отримуй миттєві бонуси!

поділитись