Актуальность темы. На сегодняшний день значительную часть радиотехнических сигналов обрабатывают в цифровом виде. Для получения приемлемого качества сигнала и для компактных информационных представлений в условиях реальной помеховой обстановки используют фильтрацию и технологии сжатия. Использование этих технологий позволяет существенно снизить требования к условиям приема и передачи, к аппаратной части устройств обработки и к объему информационных носителей. Широкий круг прикладных задач использует средства телевизионной обработки сигналов. Это томография, рентгенография, телевидение, радиолокация, экологический мониторинг. Несмотря на многомерную природу сигналов, большинство технологий фильтрации и сжатия на сегодняшний день является одномерными. С абстрактной точки зрения разница между обработкой многомерных и одномерных сигналов невелика. Но практический подход обнаруживает существенную разницу. Многомерные системы обеспечивают большей свободы проектирования и большее разнообразие методов. Не все одномерные методы обобщаются для обработки многомерных сигналов. Развитие многомерных методов тесно связан с развитием технологий, поскольку требует значительных вычислительных ресурсов. Развитие технологий последнего десятилетия привел к росту вычислительной мощности при снижении стоимости изделий, изменились архитектура и технология проектирования и реализации цифровых устройств. В частности в связи с развитием технологий программируемых логических матриц. Это дает возможность реализовать сложные алгоритмы обработки многомерных сигналов, способные обеспечить большую эффективность обработки. На сегодняшний день достаточно разработаны методы многомерного дискретного Фуре анализа, синтеза многомерных рекурсивных и нерекурсивных цифровых фильтров. Целый ряд последних работ посвящены обобщению вейвлет методов для многомерных сигналов. Как разновидность вейвлетов можно рассматривать и сплайны.

Введите ваше имя:

Комментарий:

Защита от спама - введите символы с картинки (регистр имеет значение):