장식
Decorrelation장식은 신호의 다른 측면을 보존하면서 신호 내의 자기 상관 또는 신호 집합 내의 교차 상관 관계를 줄이는 데 사용되는 모든 프로세스에 대한 일반적인 용어다.[1] 자주 사용되는 장식 방법은 가능한 한 신호의 자기 상관을 줄이기 위해 일치하는 선형 필터를 사용하는 것이다. 주어진 신호 에너지에 대해 가능한 최소 자기 상관은 신호의 전력 스펙트럼을 백색 노이즈 신호와 유사하게 균등화함으로써 달성되므로 이를 신호 미백이라고 한다.
과정
대부분의 장식 알고리즘이 선형이지만, 비선형 장식 알고리즘도 존재한다.
많은 데이터 압축 알고리즘은 장식 단계를 포함한다.[2] 예를 들어, 많은 변환 코더는 평균적으로 나중에 처리되기 전에 코딩될 클래스의 일반적인 신호를 장식하는 효과를 갖는 고정 선형 변환을 먼저 적용한다. 이것은 일반적으로 카루넨-로이브 변환이거나 이산 코사인 변환과 같은 단순화된 근사값이다.
이에 비해 서브밴드 코더는 일반적으로 명시적인 장식 단계를 가지고 있지 않지만, 대신에 많은 종류의 신호에서 파워스펙트럼의 각 서브밴드의 상대적인 평탄도로 인해 신호의 각 서브밴드 내에서 이미 존재하는 감소된 상관관계를 이용한다.
선형 예측 코더는 입력 신호에서 가능한 최선의 선형 예측을 빼서 희게 남은 잔류 신호를 남김으로써 신호를 장식하려는 시도로 모델링할 수 있다.
장식 기법은 또한 다채널 신호에서 크로스스토크를 줄이거나 에코 취소기 설계와 같은 많은 다른 목적으로 사용될 수 있다.
이미지 처리 장식 기법에서는 이미지의 각 픽셀에서 발견되는 색상의 차이를 강화하거나 늘리기 위해 사용할 수 있다. 이것은 일반적으로 '상관성 스트레칭'이라고 불린다.
예절의 개념은 다른 많은 분야에 적용될 수 있다. 신경과학에서, 장식성은 인간 시각 시스템의 신경망 분석에 사용된다. 암호학에서는 암호 설계(Decorrelation 이론 참조)와 하드웨어 난수 생성기 설계에 사용된다.
참고 항목
참조
- ^ "Decorrelation - an overview ScienceDirect Topics". www.sciencedirect.com. Retrieved 2020-09-25.
- ^ "Data Compression - an overview ScienceDirect Topics". www.sciencedirect.com. Retrieved 2020-09-25.
