量子化(Mid-riser型) 出力y 入力x 通信ネットワーク特論(量子化･符号化）
量子化(Mid-tread型) 出力y 入力x 通信ネットワーク特論(量子化･符号化）
量子化(対数) 出力y 入力x 入力にlog適用後、 均一量子化すれば実現可 通信ネットワーク特論(量子化･符号化）
μ則対数圧縮 ITU標準：μ=255 (北米、日本) 255 128 32 通信ネットワーク特論(量子化･符号化） -1 -0.5 0.5 0.5 1 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0.2 0.4 0.6 0.8 QUANTIZER CHARACTERISTIC INPUT OUTPUT 255 128 32 ITU標準：μ=255 (北米、日本) 通信ネットワーク特論(量子化･符号化）
量子化の例 2-bit midriser 通信ネットワーク特論(量子化･符号化）
量子化ノイズ 通信ネットワーク特論(量子化･符号化）
量子化ノイズのパワースペクトル密度 通信ネットワーク特論(量子化･符号化）
宿題１ 以下の計算機シミュレーションを行う 振幅が１の正弦波を線形量子化し、量子化ノイズを測定する。 量子化器のビット数を2,3,4,5,6としたときの量子化ノイズパワーsq2[dB]を計算する 通信ネットワーク特論(量子化･符号化）
宿題１(続) これを以下の理論値と比較せよ 上記理論値を導け 通信ネットワーク特論(量子化･符号化）
宿題１(続) ２．音声信号を録音し、線形量子化と対数量子化し、SNを比較する。 4bitの線形量子化とm則圧縮を行う 通信ネットワーク特論(量子化･符号化）
宿題１(続) 方法（計算機環境、言語等）、プログラムリスト、波形プロット等を必要に応じて含める。 結果と考察は必須。 音声信号を最大値1,0.1,0.01,0.001として正規化して線形、m則量子化のSNを計算する。 方法（計算機環境、言語等）、プログラムリスト、波形プロット等を必要に応じて含める。 結果と考察は必須。 通信ネットワーク特論(量子化･符号化）
音声信号の高能率符号化 音声は一般に冗長度が高い →うまく除去すれば情報圧縮可能 音声を波形として統計的性質を利用 波形符号化 高品質 高レート（低圧縮率） 音声の発生機構（声道モデル）を利用 情報源符号化 人工的な品質 低レート（高圧縮率） 双方を併用 ハイブリッド符号化 通信ネットワーク特論(量子化･符号化）
信号の冗長性を利用した圧縮（ＤＰＣＭ） 音声、画像等隣接サンプル間の相関が強い →うまく利用して伝送帯域圧縮 通信ネットワーク特論(量子化･符号化）
DPCMの効果 入力x (音声） 差分 出力r r(t)=x(t)-x(t-1) 通信ネットワーク特論(量子化･符号化）
音声の情報源符号化 インパルス列 （声帯振動波） 有声 フィルタ （声道特性） × 無声 ノイズ ゲイン 通信ネットワーク特論(量子化･符号化）
MPEG1オーディオ符号化 聴覚（マスキング）特性積極活用 3つのレイヤー ＊：標準レート、transparent quality 通信ネットワーク特論(量子化･符号化）
マスキング 大きな音の周波数的近傍は聞こえない。 M:マスカー a, b: 聞こえない（マスクされる） c, d: 聞こえる マスキング閾値 音圧 f a M b c d 通信ネットワーク特論(量子化･符号化）
MPEG1 Layer Ⅲの構成 *:帯域内音レベル対量子化雑音レベルより算出 通信ネットワーク特論(量子化･符号化）
画像符号化 静止画像符号化 動画像符号化 ほとんどが直交変換（DCT)利用 画像の周波数偏在（低域集中）を利用 ほとんどがDCTベース フレーム内、フレーム間差分符号化 動き補償：画面内の一部が平行移動した場合補正し、符号化効率稼ぐ 通信ネットワーク特論(量子化･符号化）
画像の２次元周波数(フーリエ）変換 原画像 フーリエ変換画像 通信ネットワーク特論(量子化･符号化）
原画像 通信ネットワーク特論(量子化･符号化）
２次元FFT画像 通信ネットワーク特論(量子化･符号化）
画像のフーリエ変換係数のジグザ･グスキャン x,y両方向低周波成分から高周波に向けてスキャン 成分がある程度小さくなった点でスキャンを止める 通信ネットワーク特論(量子化･符号化）
静止画符号化 通信ネットワーク特論(量子化･符号化）
動画符号化 通信ネットワーク特論(量子化･符号化）
動き補償 通信ネットワーク特論(量子化･符号化）
音声･画像符号化標準 通信ネットワーク特論(量子化･符号化）